twitterAPIを使って好きなアカウントの画像を一度に取得したのでメモ。 beepleさんのように毎日素敵な画像を投稿している方の画像を一気に保存することができます。 [amazon_long] TwittterAPIの利用 TwitterAPIを利用できるようにする Twitter APIに関してはこちらの記事が分かりやすいです。まずこれに従って Consumer Key(CK) Consmer Secret(CS) Access Token(AT) Access Token Secret(AS) を取得します。 また，requests_oauthlibを使うので，コマンドプロンプト上で pip install requests_oauthlib を実行してライブラリをインストールしておきます。 TwitterにAPIキーでログインする from requests_oauthlib

この記事はPythonエンジニア列伝第５回の１記事目です Pythonエンジニア列伝は、「Pythonエンジニアたちのインタビューを通して、Pythonを使う人達がどんな人なのか、どんな場面で活用しているのか、なぜPythonに出会ったかなどを紐解く」連載です。 連載はトピックごとになっているので記事単体でも読むことができます。 関連記事 プロフィール・インデックス…片柳さんのご紹介とインデックスページです。 この記事はPythonエンジニア列伝第５回の１記事目です 関連記事 ご挨拶 研究員とプログラミングの関係性 soil_texture_visualization NumPy pandas Matplotlib 農業系研究分野での使用技術について 「メッシュ農業気象データ」 次回の内容 ご挨拶 haruこの度はインタビューを受けていただきありがとうございます。PyQ開発チームメンバーの

はじめに AI Academyを開発・運営しています、株式会社エーアイアカデミー代表の谷です。 近年機械学習等で人気のPythonですが、Pythonで出来ることは機械学習以外にも多くあります。 そこで、初学者の方は機械学習以外でPythonで何が出来るのか？また、何から手をつけて行けば目的を達成できるのか？など疑問を持つかと思います。 この記事が多くの方々のお役に立てれば幸いです。 AI Academy Bootcamp ６ヶ月35,000円にてチャットで質問し放題の環境で、機械学習やデータ分析が学べるサービスを提供しております。 数十名在籍しているデータサイエンティストや機械学習エンジニアに質問し放題の環境でデータ分析、統計、機械学習、SQL等が学べます。AI人材に必要なスキルを効率よく体系的に身に付けたい方は是非ご検討ください！ https://aiacademy.jp/bootca

プログラミングを知らない人でも、Pythonという言葉を聞いたことがある人は多いのではないでしょうか。 書店などに行くと、Pythonに関する書籍があふれていますが、プログラミングを知らない人からするとPythonを学ぶと何がうれしいのか、 さっぱりわかりませんよね。 そこで今回は、Pythonを学ぶとどんなことができるようになるのかを、普段プログラミングに触れていない人にもわかりやすくまとめてみたいと思います。一緒にどうやればできるようになるのかについても解説します。 ちなみに！先に言っておきますが、Pythonができると　めちゃくちゃ　便利です！また、初学者でも学びやすい言語なので、エンジニアではない人でも非常に重宝します。 このツイートに書いたとおり、Python使えると本当に便利なんですよね～ では、Pythonではどういうことができるのでしょうか。結論からいうと、 Webスクレイ

Python 3.8 が公開されました。Ubuntu 18.04 の場合、Python 3.8 のパッケージが用意されることはないので、Ubuntu の LTS で Python 3.8 を使おうとしたら来年の4月に公開される Ubuntu 20.04 まで待つ必要があります。 Python の場合は、それほどバージョンアップを急ぐ必要はないのですが、テスト等のために Ubuntu 18.04 で Python 3.8 を利用しようと思ったら、最も基本的なインストールの方法はソースを python.org からダウンロードしてきて自分でコンパイルすることです。それ以外には、データサイエンス系であれば Anaconda がお勧めですが、使えるようになるまでにはかなり時間が必要です。また、ppa の deadsnakes を使ってインストールする方法もあります。 ソースからビルドする場合の基本

データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必

既に社会で活躍してるエンジニアの方であれば、「人工知能」を作ってみたいと考えたことがある方も多いかと思います。人工知能やIoTなどの先端技術に携わっているエンジニアを総じて「先端IT人材」などと呼ばれますが、現在日本を含めて世界中で深刻な人材不足の状況です。 人材不足が深刻な状況を表しているデータとして、アメリカでは機械学習エンジニアの平均年収は現在で「1350万円（$120,931）」と非常に高額になっています。（参考：機械学習を学ぶために読むべき厳選書籍3冊） 日本の機械学習エンジニアの平均給料のデータは未だ無いようですが、避けては通れない人材不足の課題があることを加味すると、今後、人工知能に携われるエンジニアのニーズは急激に高まることから給料も高騰することが予測されます。 さて、先ほどから「人工知能」と「機械学習」というキーワードを頻繁に使っていますが、そもそも「人工知能」はどのよう

機械学習とはどのようなものか 最近ではプログラミング言語としてPythonが注目されるようになり、機械学習、AI（人工知能）という言葉がよく聞かれるようになりましたが、これらの言葉を聞いて、皆さんはどのようなイメージを思い浮かべるでしょうか。 人それぞれ想像するものは違うでしょうが、一般的には「言葉を自動で翻訳してくれる」「画像を自動で識別してくれる」といったイメージをする方が多いのではないでしょうか。また一方で、「人間の仕事を奪ってしまう」といった悪いイメージを持つ方もいらっしゃるかと思います。こうした様々なイメージから、「機械学習やAI（人工知能）といったテクノロジーは、人間と同じように物事を理解している」と誤解されがちです。 しかし、機械学習の原理・理論をある程度していれば、これらの理解は間違いであることに容易に気づくことができます。実は機械学習やAI（人工知能）は、人間の言葉を理解