【保存版】Pythonでデータサイエンスするための全体像と、必要な学習項目を初心者向けにまとめてみたよ！｜Dai
このnoteでは、データ分析をやってみたい人向けに、何を学んだらよいかまとめます。ちなみにこの記事では、「ディープラーニングで何かしたい！」みたいな人ではなく、「データをもとに有益なアウトプットを出せるようになりたい」という人向けの記事となっています。 追記) 反響があり、News Picksではテクノロジー一面に掲載されていました。 また、はてなブックマークでもホットエントリー入りして、5/5現在898ブックマークを突破しました。 データ分析の全体像まず、データ分析を行う上での全体像から見ていきたいと思います。流れとしては大きく分けて、4つあります。 1. データ分析から何を検証したいか決める (調査のデザイン) 2. データ収集 3. データの整形 4. 分析を行う 各フェーズごとに行うことと、何が学ぶべきかまとめていきたいと思います。 1. データ分析から何を検証したいか決める (
ExcelにPythonが搭載されることによるノンプログラマーのメリットとVBAの今後について
みなさん、こんにちは！ タカハシ(@ntakahashi0505)です。 MicrosoftがExcelにプログラミング言語Pythonの搭載を検討しているというニュースがありました。 ノンプログラマー向けにVBAの情報も、Pythonの情報も提供している私としては、非常に喜ばしいニュースです。 当然、PythonプログラマーにとってはExcelで使えるようになるというメリットはかなり大きいのではないかと思うのですが、一方でノンプログラマーにとってもこの話は悪い話ではないと考えています。 そこで、今回は、ExcelへのPython搭載がノンプログラマーにとってどんなメリットをもたらすのかについてです。 また、Python搭載後のVBAがどうなるのかについても考えます。
プログラミング初心者でもできるブラウザ自動操作 - Qiita
プログラミング初心者の最大のハードルは環境構築だと思います。 今回はなるべく環境構築が少なく済み、 かつ意味不明な記述が少ない言語を選びました。 ですが結局長くなってしまいました。 今回はクロームを自動で動かします。 今回ダウンロードするもの （よくあるプログラムの初心者本に書いてそうな、どでかいソフトはインストールしません） エディタ Visual Studio Code(以下VSCode) 言語 Python ブラウザ自動操作に必要なツール的なもの chromedriver.exe（selenium） とりあえず文字を出す VSCodeのインストール まずVisual Studio Codeというエディタをダウンロードをします。 （IDE（eclipseやnetbeans,VisualStudioみたいな超高機能なエディタ）みたいに項目多すぎて初心者が投げ出したくならなくて使いやすいエ
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]
Raspberry Pi4へのディープラーニング環境セットアップに関して 最新のラズパイ4でのディープラーニングの開発環境構築に関して、以下記事でまとめています。今から、ラズパイ4で最速で環境構築したい方は、以下記事参照下さい。ラズパイ3にも対応しています（同じ要領でセットアップ可能です）。 これ以降は、古い情報が含まれていることご了承ください。 Raspberry PiとTensorFlowでディープラーニング 最近、人工知能とかディープラーニングに関して興味を持っていて、以下のような記事でまとめたりしました。 ただ、本やネットの記事を見ただけだと、あまり頭の良くない自分には全然ピンとこないというのが正直なところです。そこで、今までChainerという日本製のディープラーニングのフレームワークを使って色々実験してみたのですが、サンプルを動かすことはできても、それ以上のことが何もできなくて
![Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/10adf88ff1495f3fbce26be21cda9215a10d1a47/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Fk%2Fkaraage%2F20170726%2F20170726015040.jpg)
プロセス間通信 - Python Module of the Week
ページコンテンツ プロセス間通信 プロセスへメッセージを渡す プロセス間でシグナルを送る リソースへのアクセスを制御する 同期オペレーション リソースへの並列アクセスを制御する 共有状態を管理する 共有ネームスペース プロセスプール ナビゲーション コンテンツテーブル 前: multiprocessing の基本 次: multiprocessing で MapReduce を実装する This Page Show Source サンプルプログラム PyMOTW の全てのサンプルプログラムの出力は、 注記されていない限りは Python 2.7.2 で生成されています。 標準ライブラリの初期のバージョンでは利用できない機能も紹介している 可能性があります。 プロセス間通信¶ スレッドのように、マルチプロセスの一般的な用途は並列で実行する複数のワーカーにジョブを分割することです。複数プロセス
Pythonが2017年の覇権言語に - Rubyは12位に転落
IEEE Spectrumは18日、独自の指標によって決定した人気プログラミング言語のランキング「The Top Programming Languages 2017」を発表しました(Neowin)。 上記画像がその結果で、スクリプト言語Pythonが1位に、C言語が2位に、Javaが3位になっていることがわかります。Pythonは2016年の3位から1位へのランクアップで、背景にはやはり近年注目を集めるAI・機械学習分野のライブラリの充実があるのかもしれません。 2位のJava言語は最近何かと批判を集めがちですが、需要は根強く、特に「仕事」系のプログラミング言語としては相変わらずトップクラスの人気を誇っているようです。 その他、Go言語が9位に上昇した反面、Rubyが12位まで下降しています。 IEEE Spectrumのランキングは、GoogleやGitHub、Stack Overfl
Python: HTTP サーバーをつくる
Python: HTTP サーバーをつくるPython: JSON を返す HTTP サーバーをつくるPython: socket モジュールを使って JSON を返す HTTPS サーバーをつくる 静的なファイルに限定するのであれば、コマンドラインから HTTP サーバーを起動させることができる。 python3 -m http.server 80000 スクリプトで書くならマニュアルにサンプルコードが掲載されている。 from http.server import HTTPServer, SimpleHTTPRequestHandler host = 'localhost' port = 8000 httpd = HTTPServer((host, port), SimpleHTTPRequestHandler) print('serving at port', port) httpd
スーパーファミコンのソフトをTensorFlowで学習させてみる！ - Qiita
学習方法 ゲームキャプチャ + アクションで報酬(game score)を与えそれを学習させる。 game scoreの取得については、ROMのバイナリ情報を解析する必要があります。 この辺はあまり詳しくありませんが海外にROMの情報が出ているとのことです。 ニューラルネットワークアーキテクチャ 学習関数は定番のReLU。教科学習のアルゴリズムは勾配降下法(Adam)でやってます。 ReLU 勾配降下法 ニューラルネットワークの外観 手順 ⅰ.エミュレータの準備 エミュレータの動作に関しては処理が複雑なのでgitにあげておきます。 https://github.com/tsunaki00/siva_game ※ 他のマシンで試してないので動くかわかりません。 エミュに興味あるかたは海外のgitなどをぐぐってみてください！ ⅱ.ROMの抜き出し 上記にも記載しましたが、ROMの抜き出し方法は
Pythonのモジュールの基本を押さえる
Pythonのモジュールの基本を押さえる：特集：Visual Studioで始めるPythonプログラミング（1/3 ページ） 本稿ではモジュールの作成、インポート、グローバル変数__name__、コマンドラインからのモジュールの実行など、Pythonのモジュールの基礎を取り上げる。 連載目次 前回はPythonのクラスについて解説した。例外処理など、まだ説明していない要素も多いが、基本的な構文要素や関数、クラスなどについては前回までにおおよその紹介が終わったので、今回はこれらをコードの再利用を促すためのキーパーツである「モジュール」について見ていこう。 モジュールとは Pythonにおける「モジュール」とは「独立したファイルに収められたPythonスクリプト」のことだ。そういうわけで、前回まではPython Tools for Visual Studio（以下、PTVS）が提供する［In
Pythonコードを使用して、Pythonコードを書く方法を人工知能に学習させる | POSTD
ここでは少しの間、自律走行車のことは忘れてください。物事は深刻になってきています。この記事では、独自のコードを書くマシンを作ることに的を絞って話を進めていきたいと思います。 GlaDoS Skynet Spynetを使用します。 具体的に言うと、Pythonのソースコードを入力することで、自分でコードを書くように、文字レベルでのLong Short Term Memoryニューラルネットワークを訓練していきます。この学習は、TheanoとLasagneを使って、EC2のGPUインスタンス上で起動させます。説明が曖昧かもしれませんが、分かりやすく説明できるように頑張ってみます。 この試みは、 こちらの素晴らしいブログ記事 に触発され行うに至りました。皆さんもぜひ読んでみてください。 私はディープラーニングのエキスパートではありませんし、TheanoやGPUコンピューティングを扱うのも初めてで
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
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