Deep Insider - ＠ITデータ分析、AI／機械学習の実装、生成AIの活用（まとめてデータサイエンス）は、もはや多くの人に必要な知識となっています。これらの基礎はどうやって学べばよいのでしょうか？ オススメの勉強方法を紹介します。
京都大学、Pythonによるプログラミング演習教材を無料公開
プログラミング演習の教材は、プログラミングの初学者を対象にPythonを用いたプログラミングを演習方式で学ぶもので、京都大学学術情報リポジトリ（KURENAI）で公開されている。本編のほか、横道にそれる話題をまとめたコラム編の2つの教材がある。著者は国際高等教育院 教授の喜多一氏。 本教材は、2018年度に全学共通科目として実施された授業を元に構成されたもので、到達目標としては以下の3つを挙げている。 Pythonによるプログラムの実行についての基本操作ができるようになる。 Pythonプログラムを構成する基本的要素の機能と書式について説明し、例題を用いて実行例を構成できるようになる。 Pythonを用いて簡単なプログラムを自ら設計、実装、テストできるようになる。 著者は、本教材のまえがきにおいて、多くの解説書がプログラミング言語の紹介に終始しがちななか、Pythonというプログラミング言
Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
PythonでWebサービスを作ってみたいけど、よくわからないのでそのための備忘録 | 好奇心倶楽部
使っているマシンはSurface Pro3 OSはwin10です。 前述の書籍では、Virtual BoxとVagrantでの仮想マシンでの環境構築をしていましたので、それにならっています。 非常にわかりやすく環境構築が書かれていますので、特に躓かずに構築することが出来ました。 [adsense] サンプルコードを動かして、やってみて思ったこと 構文についてはまったくわかっていません。 とりあえず書籍、ないしサンプルサイトに従ってプログラムをちょこちょこいじっている段階です。 参考にしている「クローリング＆スクレイピング」ではHTMLの知識が必要になるわけですが、HTMLとJavascriptはずっと触ってきていた言語ということもあって、そこについては特に意識せず、要素を抽出できそうです。（スクレイピングは初めてやりました。面白いですね。） ここで思うのが、構文を覚えたその先についての書籍
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
機械学習入門 - 基本のPythonライブラリ、9つを触って学ぶ 機械学習を学ぶために、まず知っておきたいPythonライブラリを、機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典さんに厳選し、そのエッセンスをつづってもらいました。機械学習入門に向けたスタートアップガイドです！ こんにちは。機械学習エンジニアの「ばんくし」こと河合俊典（かわい・しゅんすけ／ @vaaaaanquish ）です。 近年の機械学習関連の開発では、多くの場合Pythonが用いられます。 本記事は、「機械学習をこれから初めてみたいけど何から始めればいいか分からない」「基本のキから学びたい」という方に向けて執筆しました。プログラミング言語「Python」の中でも、特に機械学習における使用頻度の高いライブラリを厳選し、その解説を目的としています。 「この記事の内容に沿ってPythonを学習すれば、機械学習エンジニアとして入
pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
初心者も10分でWebサービスを作れる！PythonフレームワークFlask入門 - paiza開発日誌
(English article is here) こんにちは、吉岡(@yoshiokatsuneo)です。 Pythonは、コードが簡潔、ライブラリが豊富、機械学習で事実上の標準となっていることなどから、現在最も人気があるプログラミング言語の一つと言っても過言ではありません。 「Pythonはアメリカの大学で最も多く教えられている言語である」といった データ もあるくらいです。 PythonのフレームワークにはFlask、Django、Pyramid、Bottle…などがあります。中でもFlaskは「マイクロフレームワーク」と呼ばれるシンプルでわかりやすいフレームワークです。 Flask自体の機能はDjangoのようなフルスタックフレームワークに比べると少ないですが、ORマッパーのSQLAlchemyなど他のライブラリを組み合わせることで、さまざまな用途に利用できます。 ただ、いざ開発で
Pythonでこんなことできちゃうんです＊随時更新＊
はじめに 日々、StackOverflow や Qiita や Medium らで pythonについてググっている私がこれ使えるな、面白いなと思った tips や tricks, ハックを載せていくよ。 簡単な例文だけ載せてくスタイル。新しいの発見次第、じゃんじゃん頻繁に追加していくよ。 これも知っとけ！これ間違ってる！ってのがあったら、コメント下さい。 このモジュルやライブラリーの関数とか基本/応用的な使い方を知りたいけど、自分で探すの面倒、英語意味不ってのがありましたらそれもコメントにどうぞ。私が代わりに調査 • 解析を努力致します。 簡単な例文を心がけてはいますが、なにせ読むな！見て感じろ！なくらい説明不十分なので、初歩的な関数の使い方などのpython知識を所有しているとすんなり理解しやすいかと思います。多分。 注:リンク先は全て英語です。PEP8をいつかは読みましょう。良いスタ
Pythonで学ぶ『ブロックチェーンプログラミング入門』が良すぎた話 - 🎃toricago🎃
ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の６５％がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の５０％程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の２５％程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている （大企業＝１万人以上） とのことだ。 え！導入比率、意外に高くない？国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき
プログラミング言語の人気ランキング：PythonがC++を上回る日も近いのか？
機械学習アプリケーションのブームに乗って、誕生してから27年のプログラミング言語「Python」の人気が上がり続けている。TIOBEのプログラミング言語インデックスによれば、誕生から30年以上経った「C++」を、近い将来Pythonが追い越す可能性もあるという。 8月に発表された最新のTIOBEインデックスでPythonの人気が上昇したことは、プログラマーがコーディングに関する疑問を解決するためのサイト「Stack Overflow」の発表とも軌を一にしている。同サイトは2017年に、Pythonのタグがついた質問が急増しており、もっとも成長が早い言語になっている可能性があると指摘した。 人気のある言語のレーティングを行うIEEEのアプリでも、2017年からPythonが首位になっており、PYPLのランキングでも同様の結果が出ている。開発会社のコンサルティングを行っているRedMonkのラ
Pythonでできることを、現役エンジニアが解説してみた - インディバースフリーランスメディア
新卒で株式会社ワークスアプリケーションズにて、QAエンジニアとして主に認証基盤のテスト担当。OAuth2.0の認証基盤の品質保証業務に従事。 その後株式会社アイデミーにてアフィリエイト広告を利用したマーケティングを、広告主としてリード。 のちに株式会社ポジウィルにて、アフィリエイト広告、その他マーケティングを担当。CMOに就任。 2019年8月に株式会社インディバースを創業。IT系のキャリア領域のメディア運営・アフィリエイトメディア向けのSaaSサービス/Webサイト制作などを行う。 Pythonでできること 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スクレイピング ：データの自動収集が行える Web API：TwitterのAPIを利用して、インフルエンサーのツイートデータを収集 データ分析：データの前処理がすごく簡単になる Pythonでスクレイピ
[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 「機械学習が出来るようになりたい」そう思いつつも、中々身についた感じがしない。 そんな方々に向けて、Kaggleで公開されているデータ分析の手順を追いかけながら、そこで必要とされている知識を解説したいと思います。全体像を把握することで、より理解が進むはずです。 1. データを分析するために必要な統計的知識 機械学習の目的は未知の事柄を推定することです。そのために既にあるデータから何らかの法則性を見つけ出す為に様々な手法が考えられてきました。 統計学はご存知でしょうか？ 機械学習はデータを扱うという点で統計学と深い関係があります。平均値や
![[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと～一流のデータサイエンティストを例に～ - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/3a75b5d4b39f8848d3eaca4eb771e5bfccf56244/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fqiita-user-contents.imgix.net%252Fhttps%25253A%25252F%25252Fcdn.qiita.com%25252Fassets%25252Fpublic%25252Farticle-ogp-background-afbab5eb44e0b055cce1258705637a91.png%253Fixlib%253Drb-4.0.0%2526w%253D1200%2526blend64%253DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLXByb2ZpbGUtaW1hZ2VzLmltZ2l4Lm5ldC9odHRwcyUzQSUyRiUyRnFpaXRhLWltYWdlLXN0b3JlLnMzLmFtYXpvbmF3cy5jb20lMkYwJTJGMTgzNjc0JTJGcHJvZmlsZS1pbWFnZXMlMkYxNTMxOTAxOTYxP2l4bGliPXJiLTQuMC4wJmFyPTElM0ExJmZpdD1jcm9wJm1hc2s9ZWxsaXBzZSZmbT1wbmczMiZzPWM3OTFhZDdhMzZhMzFiOTdjYjk2MzdjMWFjMjNhZGQx%2526blend-x%253D120%2526blend-y%253D467%2526blend-w%253D82%2526blend-h%253D82%2526blend-mode%253Dnormal%2526s%253Dd1eeea166581b6df6f021f4f7d7773d1%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26fm%3Djpg%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk2MCZoPTMyNCZ0eHQ9JTVCS2FnZ2xlJTVEMCVFMyU4MSU4QiVFMyU4MiU4OSVFNiU5QyVBQyVFNSVCRCU5MyVFMyU4MSVBQiVFNiVBOSU5RiVFNiVBMiVCMCVFNSVBRCVBNiVFNyVCRiU5MiVFMyU4MiU5MiVFNyU5MCU4NiVFOCVBNyVBMyVFMyU4MSU5OSVFMyU4MiU4QiVFMyU4MSU5RiVFMyU4MiU4MSVFMyU4MSVBQiVFNSVBRCVBNiVFMyU4MSVCNiVFMyU4MSVCOSVFMyU4MSU4RCVFMyU4MSU5MyVFMyU4MSVBOCVFRiVCRCU5RSVFNCVCOCU4MCVFNiVCNSU4MSVFMyU4MSVBRSVFMyU4MyU4NyVFMyU4MyVCQyVFMyU4MiVCRiVFMyU4MiVCNSVFMyU4MiVBNCVFMyU4MiVBOCVFMyU4MyVCMyVFMyU4MyU4NiVFMyU4MiVBMyVFMyU4MiVCOSVFMyU4MyU4OCVFMyU4MiU5MiVFNCVCRSU4QiVFMyU4MSVBQiVFRiVCRCU5RSZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZ0eHQtY29sb3I9JTIzMUUyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTU2JnR4dC1wYWQ9MCZzPWFiMmNmNzM0ZmY4OGI3MTk3ZDc2ZWYzZjRiMGZiNTIz%26mark-x%3D120%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTgzOCZoPTU4JnR4dD0lNDB6ZW5vbm5wJnR4dC1jb2xvcj0lMjMxRTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LXBhZD0wJnM9Mzg0NjVkMDM0MmEwMDU2NGFkZGQwYWE3ZjQ3NmQ3ZDk%26blend-x%3D242%26blend-y%3D480%26blend-w%3D838%26blend-h%3D46%26blend-fit%3Dcrop%26blend-crop%3Dleft%252Cbottom%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db0cf763af1940d34bc2e35b9d231f8f0)
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～｜ハイクラス転職・求人情報サイト アンビ（AMBI）
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～ 話題のPythonを使って学んでみましょう！ 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、１日勉強すれば、ある程度、Pytho
JavaScriptやPythonをスラスラ読める「ふりがなプログラミング」がスゴい
りみたる @coo_kun @erukiti いいですね！わかりやすそう、早速注文しました。 これですよね！ スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング amzn.to/2t5FC4Y スラスラ読める JavaScript ふりがなプログラミング amzn.to/2LRJFKc pic.twitter.com/X4MDF9AXGZ 2018-06-15 10:51:59
私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]
ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw
![私の会社の機械学習経験ゼロの「ディープラーニングおじさん」が会社のAI戦略を動かすまで - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0a0816feb0a545ecfae668b5e3bb6c36ef34ed9f/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F7e01d04639cf62b58fe4f883b2f4aa6d52fb93c1%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20180426%252F20180426235611.jpg)
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