データを扱う開発者なら統計学の知識は大きな強みに～Pythonを使って基礎から学ぶ
「データを扱う多くの人たちに統計学の知識や技術は有用」と話すのは、『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』の著者・馬場真哉さんです。注目集めるPythonを通して統計学を学ぶのは一見すると難しそうですが、その利点も多いとのこと。今回馬場さんに、本書の狙いについてうかがいました。 Pythonは統計学の基礎を学ぶための十分な機能を持っている ――今回、『Pythonで学ぶあたらしい統計学の教科書』を執筆された馬場さんにお話をうかがいます。まずはご自身のことを簡単に教えてください。 馬場：私は大学では水産学部で水産資源解析を専攻し、サンマの来遊量予測とその評価に関する研究をしていました。自分自身の研究以外でも同期の友人や先輩方からデータ分析を依頼されることが多く、そういった要望に応える形で統計学を頻繁に利用していました。いまでも研究者になった友人たちの分析を手伝うことがあります。 卒業後
開発やデバッグが捗るPythonライブラリ6選 - Qiita
目次 概要 動作環境 紹介するPythonライブラリ flake8 pyformat isort mypy bpython ipdb 最後に 概要 仕事でよくつかうパッケージからプライベートで開発するときに、必ずインストールしているパッケージをまとめて紹介してみた。 データサイエンス系の人はJupyterを使うと思うのでWeb開発向きだと思います。 DjangoなどWebフレームワークを使うときは便利な専用のパッケージもありますが本記事には記載してないです。 パッケージ管理はPipenvやpoetryなど有名なものがあるがこの記事では書いてないです。 動作環境 筆者の動作環境。 環境に依存したパッケージはないはずだが念の為。 MacOS Python 3.8.0 anyenv 1.1.1 pyenv 1.2.15-1-g49bf5952 紹介するPythonパッケージ flake8 プロジ
An Introduction to Python’s Flask Framework | Envato Tuts+
Flask is a small and powerful web framework for Python. It's easy to learn and simple to use, enabling you to build your web app in a short amount of time. In this article, I'll show you how to build a simple website, containing two static pages with a small amount of dynamic content. While Flask can be used for building complex, database-driven websites, starting with mostly static pages will be
初心者でもPython用Webフレームワーク「Flask」について学べるコンテンツ5選
Photo by David Mulder こんにちは、谷口です。 「Pythonを使ってWeb開発」と言うと、Djangoが思い浮かぶ方は多いかと思います。Djangoは多くの機能を取り揃えたフレームワークで、デフォルトの機能や連携出来るライブラリが非常に豊富なため、比較的素早く簡単にWebアプリケーションを作ることができます。 ただ、実務で通用する開発エンジニアを目指しているのであれば、フレームワークの構造や「どこで何が起きているか」「こう書くとなぜこう動くのか」を、ある程度理解しておく必要があります。そこで、フレームワークの中で何が行われているかをもう少し学びたい方は、Flaskのような小規模なフレームワークを使ってみることをおすすめします。 Flaskは小規模でシンプルなつくりのPython用Webアプリケーションフレームワークで、Webアプリケーションの構造を順を追って理解するの
Pythonでブロックチェーンを実装して採掘までやってみたので解説する - paiza times
Photo by Stock Catalog 秋山です。 皆さんは暗号通貨で遊んでいますか？ エンジニアの中には、ブロックチェーンなど暗号通貨で使われている技術に興味がある…という人も多いのではないでしょうか。最近は、ブロックチェーンを活用した新しいモノもどんどん増えていますね。 というわけで今回は、ブロックチェーンや採掘（≒Proof of Work）について、Pythonでコードを書きながら説明してみたいと思います。 ■ブロックチェーンをPythonで実装してみる 最も単純なブロックチェーンの場合、ブロック単位のデータにハッシュ値があり、そのハッシュ値は一つ前のブロックのハッシュ値を含んで計算されています。そのため、すべてのデータはチェーン上に繋がって前後関係のもとにある…という状態です。 ハッシュ値が何かわからない人はググったりして調べていただければと思いますが（ハッシュ値（ダイジェ
機械学習でも定番のPythonライブラリ「NumPy」の初心者向け使い方チュートリアル - paiza times
秋山です。 私は主にPythonを使って開発をしているので、以前Pythonの便利なライブラリやフレームワークを紹介する記事を書いたのですが（後でリンク貼りますね）、今回はその記事でも紹介したNumPy（なむぱいと読みます）という数値計算用ライブラリの使い方チュートリアルを書きたいと思います。 NumPyは機械学習やディープラーニングなどを学ぶ上でも前提知識とされることが多いため、これからその辺の分野の勉強をしてみたい人の参考になればと思います。 チュートリアルの実行環境は、ブラウザだけでPythonもNumPyも使えるオンラインのプログラミング実行環境「paiza.IO (パイザ・アイオー)」を使っていきます。 ■NumPyにおける配列 NumPyにおける配列は"ndarray"という形式になっていて、このndarrayはいろいろな機能を持っています。 まず、普通のリストをndarray
機械学習をやる上で線形代数のどのような知識が必要になるのか
TL;DR 「機械学習をやるなら線形代数はやっとけ」的な話が出るけど具体的な話があまり見当たらない 研究でなく実務レベルで機械学習を扱う場合にどのような線形代数の知識が必要になるのか考えてみた 高校でやるベクトル・行列＋αくらいあれば概念的には十分で、計算が苦じゃない基礎体力が重要では？ 機械学習が流行ることで、機械学習に必要な数学的基礎にも話が及ぶことが多くなってきている。 特に、線形代数や微積に関しては基礎を押さえとけみたいなことを言う人が結構いる気がする。 中身のない話をしたい場合はまあそれだけでもいいのだけれど、具体的に何が必要になるのかを説明してくれてる人はあまりいない。少なくとも自分の観測範囲では。 レベル感が様々なので万人に通用する議論はできないのはしょうがないが、「自分としてはこれは必要だと思っている」みたいな意見は聞いてみたい。 自分の考えはどうだろう、ということで線形代
初心者向けPython実行環境Jupyter Notebook入門 - paiza times
(English article is here) こんにちは、吉岡([twitter:@yoshiokatsuneo])です。 Pythonは、CSVなどのデータ処理、Webサービスの開発、スクレイピング、ボット作成など幅広い目的で使われているプログラミング言語です。特に最近は、機械学習・AIのなどの開発に適したライブラリが充実していることもあって注目が高まっていますよね。 ただ、Pythonを単体でインストールしても、表やグラフを作ったり、データなどを整理したりする機能はありません。 そこで、Jupyter Notebookというツールがあります。 Jupyter Notebookを使うと、ブラウザ上で簡単にプログラムを実行できるうえ、表やグラフなども表示できます。 また、Markdownなどで文章も書けるため、プログラムと文章をわかりやすくまとめることができます。このまとめたノートは
Pythonを書き始める前に見るべきTips - Qiita
Pythonを使ってこの方さまざまな点につまずいたが、ここではそんなトラップを回避して快適なPython Lifeを送っていただくべく、書き始める前に知っておけばよかったというTipsをまとめておく。 Python2系と3系について Pythonには2系と3系があり、3系では後方互換性に影響のある変更が入れられている。つまり、Python3のコードはPython2では動かないことがある(逆もしかり)。 Python3ではPython2における様々な点が改善されており、今から使うなら最新版のPython3で行うのが基本だ(下記でも、Python3で改善されるものは明記するようにした)。何より、Python2は2020年1月1日をもってサポートが終了した。よって今からPython2を使う理由はない。未だにPython2を使う者は、小学生にもディスられる。 しかし、世の中にはまだPython3に
90 Active Blogs on Analytics, Big Data, Data Mining, Data Science, Machine Learning (updated) - KDNuggets
90 Active Blogs on Analytics, Big Data, Data Mining, Data Science, Machine Learning (updated) Stay up-to-date in the data science with active blogs. This is a list of 90 recently active blogs on Big Data, Data Science, Data Mining, Machine Learning, and Artificial intelligence. This post updates a previous very popular post 100 Active Blogs on Analytics, Big Data, Data Mining, Data Science, Machin
最強のPython開発環境 PyCharmのすゝめ - Qiita
私はPython歴はかれこれ7年程になり、PyScripterやVimなど色々な開発環境を変遷してきた。 その中でPyCharmが最強のPython開発環境であると断言する。 PyCharm Home Page 開発はIntelliJ IDEAのJetBrainsで、最近はGo言語用IDEのGoglandを発表している。 動作環境はWindows/OS X/Linuxのマルチプラットフォームである。 PyCharmは無償版と有償版があるが、普通の開発ならば無償版で充分すぎるほど機能が備わっている。 PyCharmがいかに便利であるか紹介してみよう。 リアルタイムのコードチェックと修正機能 PyCharmはリアルタイムにコードをチェック（PyFlakes使用）してくれるが、Vimでも同様の事ができるので目新しい事ではない。 PyCharmの素晴らしい所は、警告個所を適切に修正してくれる機能が
機械学習のためのPython入門 クラスとメソッド編 - Beginning AI
機械学習にどのようなPythonの知識が必要かは、Python機械学習プログラミングの監訳者福島 真太朗（ふくしま しんたろう）さんが以下のように述べられています。 Pythonの文法については、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法などが理解できていれば十分です。 thinkit.co.jp そこで今回はPythonで書かれた機械学習のコードを読めるように、リスト、タプル、ディクショナリなどの基本的なデータ構造、forループ、print関数、zip関数、enumerate関数、関数やクラスの作成方法について学んでいきます。 従ってこの記事は、Pythonを一度もやったことがなく、機械学習のためにPythonを学びたいという人向けです。 今回読み解くPythonコードについて 今回は題
iOS上で動作する革命的ものづくり環境「Pythonista 3」の魅力をとくと語る
iOS用のアプリは通常、開発アカウントを取得し、Macを使って開発します。 開発アカウントを取得するほどではないが、iOSデバイス上で何かやりたい処理がある、という人はいるでしょう。 あるいは、プログラム好きな人なら率先してiOSデバイス上でプログラミングをしたいと思うのではないでしょうか。 そうしたニーズに存分にこたえることができる、iOSデバイス上で動作する統合開発環境がPythonista 3です。 2016年9月21日に開催されたPyCon JP 2016で @equal_001 さんがPythonistaについて発表されていたのでご紹介。 Python支持者のことをPythonistaといいますが、アプリ名はそこから取ったんでしょうね。 正真正銘のPythonが内蔵されていて、ローカルで動きます。 [参考] Kazuhiro AbeさんはTwitterを使っています: 「インタプ
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