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Pythonの資格「Python 3 エンジニア認定試験」はどんな資格？海外の資格も紹介！｜Udemy メディア
Python 2019/07/05 Pythonの資格「Python 3 エンジニア認定試験」はどんな資格？海外の資格も紹介！ AIや機械学習のブームにより、エンジニアの間でプログラミング言語「Python」が注目を集めています。関連するライブラリやフレームワークも充実してきており、様々な分野において使用されているプログラミング言語です。 「これからPythonを使った仕事をしたいが、効果的な勉強方法やスキル習得の指針となるものを知りたい」 そんなに人におすすめの資格が「Python3エンジニア認定試験」です。今回はこのPythonの資格の概要を紹介し、取得のメリットや勉強方法を徹底解説します。 なお、当サイトでは別の記事でPythonの特徴や使われ方についても詳しく解説しています。資格の前にまずPythonの概要をざっと知りたい人は「Pythonとは？何に使えるの？Pythonの特徴や使
Python 競技プログラミング高速化tips (PythonでAtcoderをやる際に個人的に気を付けてること) - じゅっぴーダイアリー
こんにちは。最近やよい軒の彩定食にハマってるじゅっぴーです。 自分の確認と最近Pythonで競技プログラミング始めたよーという人向けを兼ねたPython高速化記事です。 競技プログラミングはAtcoderを想定しています。 はじめに Pypyを使う！ みんな一度は通る道 Pypy一択なもの Pypyじゃだめなもの Python定数倍高速化のテクニック 最後に はじめに 今回の今の時点でのA問題の言語別提出コード数、 全体: 7000 C++: 3240 Python3: 2000 って感じで75%くらいがC++とPython3で提出されてる— saba (@saba_kpr) 2019年5月25日 最近PythonでAtcoderをはじめている人がどんどん増えています。 一方で『Pythonの高速化テクニック：C++で書き直す。』というネタがあるほど、Pythonは劇遅です。 競技プログラ
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション
Pythonの可視化ライブラリ「Bokeh」ではじめるデータビジュアライゼーション Bokehではじめるデータビジュアライゼーション 2019年1月22日、freee株式会社にて、Data Driven Developer Meetupが主催するイベント「Data Driven Developer Meetup #4」が開催されました。サービスをより良いものにするために日々データと向き合っているデータサイエンティストやエンジニアなど、様々な職種で活躍する人々が集い、知見を共有する本イベント。今回は日本経済新聞社とエムスリー株式会社の2社がメインセッションに登壇し、自社の取り組みについて語りました。プレゼンテーション「Bokehではじめるデータビジュアライゼーション」に登場したのは、YukiyoshiSato氏。デモを交えながら、Pythonのインタラクティブビジュアライゼーションライブラリ
Python環境構築ベストプラクティス2019
Python環境構築ベストプラクティス2019 Published at: 2019-02-18 / Updated at: 2019-05-14 Web上には新旧さまざまなPython環境の構築の方法が乱れており, 正しい情報にたどり着けない人がいて不憫なので2019年2月現在のベストプラクティスをPythonを使いたい人の属性ごとに紹介したいと思います. 自分がどのような環境を作ればいいかわかったなら公式ドキュメントというほぼ絶対的な1次資料を元に最高の環境を作っていきましょう. For Beginners とりあえずPythonを勉強してみたい, 手軽に手元にあるデータを解析してみたいという人はこちらです. プログラムをガリガリ書いていくのではない場合, 自分のPCに環境構築する必要はありません. Googleが提供しているColaboratoryを使いましょう. 苦労することなくP
完全に理解するアフィン変換 - Qiita
アフィン変換の真価を知ったら実はかなり強かった、という話。我々はアフィン変換の本当のすごさを知らない。 サンプル 非常に複雑な変換に見えますが、たった1回のアフィン変換でやっています。この記事の処理を組み合わせていけばこの処理が実装できます。 平面のアフィン変換とは三角形の移動（写像）を与えることで決まる変換のこと（証明は末尾参照）。 画像の回転処理にアフィン変換がよく用いられますが、アフィン変換≠回転です。アフィン変換はもっと広く処理ができますし、回転処理はその一部です。最初に回転を考えると理解しにくくなります。 OpenCVでの実装 今回は数学的にあまり突っ込まずに「PythonのOpenCVで自分で実装できればOK」レベルを目指します。OpenCVでは次のようにアフィン変換を行います。 import cv2 af = cv2.getAffineTransform(src, dest)
ディープラーニング関連オススメ書籍TOP20＆テーマ別38冊を紹介！ | AI専門ニュースメディア AINOW
最終更新日： 2020年4月16日 2019年2月4日、日本ディープラーニング協会（JDLA）ホームページ上にて、「日本ディープラーニング協会 G検定合格者が選ぶディープラーニング関連おすすめ書籍ランキング」が公開されました。 JDLAによるG検定は、「事業にディープラーニングを活用する人材」を対象とし、エンジニアだけでなく、経営者や企画者などビジネスサイドの人も受験する検定です。 この記事ではG検定の合格者約500人が選んだオススメ書籍や、テーマ別のオススメの書籍、またオススメのサイトやTwitterアカウントまで幅広く紹介します。漠然とAI・人工知能について学びたいと考えている方におすすめです。ぜひ自分に合った本からAIについて学び、奥深いディープラーニングの知識もつけてみてください！ 日本ディープラーニング協会G検定合格者が選ぶディープラーニング関連オススメ書籍ランキング このランキ
Pythonのパッケージ周りのベストプラクティスを理解する - エムスリーテックブログ
砲撃する自走砲（PzH2000自走榴弾砲）。自走砲は戦車によく似ていますが、戦車ではありません。＊本編とは関係ありません。 こんにちは、エムスリー基盤開発チーム小本です。 Pythonのパッケージ管理周りでは、 「setup.pyでrequirements.txtを読み込むのが普通なんですよね？」 「pipenv があれば venv はオワコンなんですね？」 「pyenvは要らないんですよね！？」 「Pythonは歴史が古い分、Rubyなどに比べてカオス」 みたいな混乱をよく目にします。 実際、複数のツールがあって（一見）複雑です。また「なぜこうした状況にあるのか」がドキュメント化されているわけでもありません。 なので、私なりに整理してみることにしました。 ※「追伸」を追加しました。この記事では汎用プログラミング言語としてPythonを使うケース（Webアプリとか、CLIツールとか、ライブ
なぜ機械学習にPythonが強いのか、Pythonで並行処理をするコツを伝授【PyData.tokyo】
10月20日に開催された「PyData.tokyo One-day Conference 2018」では、フリーランスのプログラマで、python.jpの管理人もしている石本敦夫氏がPythonやNumPyの歴史とPythonで並行処理を行う時のポイントを解説した。 python.jp管理人 石本敦夫氏 PyData.tokyo One-day Conference 2018 「NumPyの歴史とPythonの並行処理」講演資料 なぜ機械学習にはPythonなのか ～NumPyを核に形成された科学技術計算のエコシステム いま「機械学習」でググると「python」が関連キーワードとしてサジェストされるほど、AIや機械学習を扱うならPythonは定番の言語だ。2011年にIEEEが発行した雑誌には「科学技術計算においてPythonはデファクトスタンダード」と記述されている。 その理由を示すべく
2018年版、これを読みたいオススメPython書籍発展編：厳選３選＋プロが今読んでる書籍を紹介します！ - Python学習チャンネル by PyQ
PyQチームのkamekoです。 12/24（月）〜12/28（金）の間、PyQブログでは年末特集として 「2018年から2019年へ向けてのPython動向」をお題に、スタッフそれぞれが書いた記事を連載しています。 その１では、2018年のオススメPython書籍として【入門・初心者編】を紹介しました。 この記事では、 Pythonの文法は理解した！ レベルアップするには何を学べばよいのか！ と考えている方に、【発展編】として、PyQ運営の厳選書籍を紹介します。 Pythonスキルをステップアップしたい エキスパートPythonプログラミング 改訂2版 内容紹介 チームでの開発に必要な技術を身に付けたい Pythonプロフェッショナルプログラミング第3版 PyQでコラボレーション問題を学習できます。 テスト駆動Python ＋α：テストをもっと深く学ぶ 初めての自動テスト テスト駆動開発
Python 割と使うライブラリ集 - Qiita
背景 Pythonでよく使うライブラリ集です。 簡単なソースと学習に役立つサイトのリンクを記載しています。 GitHubで公開されているものに関してはライブラリ名にリンクを貼っています。 基本的には趣味レベルのみでの利用なので専門的情報が欲しい方は戻るボタン推奨。 標準ライブラリ 公式ドキュメントにありますのでこちらをご参照ください。 https://docs.python.jp/3/library/index.html 数学系 NumPy ベクトルや行列計算を行うためのライブラリ 内積、フーリエ変換。行列計算などプログラミング知識が少なくても簡単に使用できるのが特徴。 少ないコード量で効率よく高速に数値計算 学習サイト：https://qiita.com/jyori112/items/a15658d1dd17c421e1e2 # -*- coding: utf-8 -*- import
なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita
はじめに 日本ではWeb系のLL言語としてはPHP・Perl・Rubyが強く、Pythonは海外では普及しているが日本ではマイナーな言語である。Google AppEngineの開始当初(2008年4月)にPythonをサポートしていた際には、なんでPythonなんだろうと軽く調べ、教育用として海外では普及しているという認識だった。 2012年～2013年頃にデータサイエンスがバズワードとなり機械学習する上でR言語と次点でPythonという感じだったと思う。そして昨今は人工知能ブームということでTensorFlowやChainerといったPythonのフレームワークが公開されたことで、Python一色になってきている。 ※タイトルは科学技術計算より世間的に馴染みがある機械学習にしました。 科学計算や機械学習にはPython 特に科学計算分野ではPythonコミュニティが非常に活発で、機械学
【その3】Pythonがなぜデータ分野で強いのか？の真実 〜 Pythonエンジニア列伝 Vol.3 石本敦夫氏 - Python学習チャンネル by PyQ
お客様 : 石本敦夫氏 @atsuoishimoto 聞き手 : 佐藤治夫 @haru860 : 清原弘貴 @hirokiky Pythonがなぜデータ分野で強いのか 石本）かなり前からPythonでは科学技術系、システム管理系のライブラリは多かったですね。NumPy*1は当時からあったし。あとPIL*2も昔からあったから、画像処理も優秀。 清原）僕は、学生時代に『入門 自然言語処理』 とか、『集合知プログラミング』 とか読んでて、そこでPythonを知ったんですよね。今でいうAI的な分野ですね。 石本）NumPyはかなり古い。当時はNumeric Pythonという名前だったかな。 清原）scikit-learnはあったんですか。 石本）scikit-learnは結構新しい。 佐藤）pandasは？ 石本）pandasもかなり最近。Fortranの代わりに使うための行列演算のパッケージ
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
YoloV2 より超速 MobileNetSSD+Neural Compute Stick(NCS)+Raspberry Piによる爆速・高精度の複数動体検知 - Qiita
YoloV2 より超速 MobileNetSSD+Neural Compute Stick(NCS)+Raspberry Piによる爆速・高精度の複数動体検知PythonRaspberryPiDeepLearningIoTMovidius MobileNet-SSD-RealSense I wrote it in English in the comment section. スマホで閲覧すると画像が激重なためＰＣでの閲覧を推奨 ◆はじめに Intelのアーキテクト AshwinVijayakumar(アシュウィンヴィジャヤクマール) から、「仲間が頑張っているのを見るととても嬉しい。MobileNet SSDもなかなかCOOLだぜ。調べてみなよ。」というニュアンスの、押しつけがましい有難いコメントをいただいたため、早速、速度と精度の観点でRaspberryPiでどれほどのパフォーマンスが
【保存版・初心者向け】僕が本気でオススメするPythonと機械学習の良書12選
※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 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。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は約1200のいいねと7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました！ あれから6ヶ月ほど経ちまして、さらにPythonや機械学習の書籍が増えて参りましたので、改めて初心者向けにPythonと機械学習の良書12選を紹介し、初学者が独学でも機械学習プログラミングの基礎スキルUPに貢献できたらと思います。 また、AIプログラミングを作りながら学べるプログラミング学習サービスAI Academyを無料でご利用頂けますので
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
curlを捨ててhttpieを使おう - Qiita
jkbr/httpie : Github : HTTPie is a CLI, cURL-like tool for humans curl（see urlと発音するらしい本家のFAQによると開発陣は kurl と発音してるらしいです）はプログラムから使うには便利だけど、オプションがわかりにくい。 httpieはより直感的なcurl代替コマンド。よほどcurlに思い入れがない限りhttpieをおすすめする。 インストール 使用例 奥がcurlで、手前がhttpieを使った場合。見れば分かるようにhttpieは自動で色付けをしてくれるし、コマンドもかなり直感的だ。内部的にはPythonのrequestsというモジュールを使っている。Python組み込みのHTTPクライアントに辟易している人はそちらも調べてみるととても幸せになれる。 kennethreitz/requests : Github
Python基礎文法最速マスター - D++のはまり日誌
↓に便乗してPython版も書いてみました。 Perl基礎文法最速マスター - Perl入門〜サンプルコードによるPerl入門〜 Ruby基礎文法最速マスター - Route 477 PHP基礎文法最速マスター - Shin x blog ほとんど上記の記事と同じような内容で書いたのでPython入門記事としては色々抜けていたりしますがご了承ください。 Pythonは現在3.x系がリリースされていますが本記事では基本的にPython2.6について書きます。 参考文献： 初めてのPython (asin:4873113938) Python Documentation Index http://www.python.org/doc/ Python 和訳Document http://docs.python.jp/2/ 0. 対話環境として使う 対話環境 pythonはそのまま実行すると対話環
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