2021年も数多くのプログラミングやPythonを扱った素晴らしい書籍とたくさん出会いました. 私はリアルの本屋さんに行くのがとても好きで（ECの本屋さんも好きですが）, 技術書のコーナーには必ずと言っていいほど足を運ぶのですが, 年々「Python」というラベルが付いた棚の領域が広がっている気がします. プログラミング初心者でPythonからやりたいけど何から読めばいいのか🤔 実務に役立つような参考書籍ってどうやってみつければいいかわからない😇 よりビジネスに役立つ, 実践的な事例をしりたい💪🏻 という, 割とありそうなニーズにお応えすべく, 2022年いや, 今この瞬間に読んでおきたい・抑えておきたいPython関連書籍をまとめました！ 2011年頃からPythonを使って仕事をし始め, 今もエンジニアリングからコンサルティング, マネジメントをやっている私独自の視点で, オス

Mac OS初期設定 開発用ソフトをインストールする前に、まずはMac OSの設定を整えて使いやすいデスクトップ環境を構築します。 初期設定 電源を入れると、色々と初期設定が求められます。基本的には指示に従って進めればOKです デスクトップ設定 まず電源を入れて目につくのが、下のDockが大きくて邪魔だということです。 その他にもスクロールの向きがWindowsと逆だったり、Finder(Windowsでいうエクスプローラ)が使い辛かったりするので、 以下のYouTubeチャンネルを参考にして設定し直すと、使いやすくなるかと思います。 OSアップデート 購入直後のOSはバージョンが古くなっていてセキュリティ的に脆弱なことがあるので、アップデートします。 基本的には初回起動時に自動でアップデート画面が出てきますが、以下の方法で手動アップデートも可能です ・Dockから「システム環境設定」を開

はじめに 「【転職エントリ】Googleに入社します｜Lillian｜note」という、医師から未経験で Google のソフトウェアエンジニアになった記事があります。 note.com 私は、この記事に出てくる「とある元 Google のソフトウェアエンジニア」で、面接の対策を立てました。 記事が出た当初から大反響で、私もそれなりの反応を見まして、いろいろと誤解されているなあ、と思う一方、アドバイザーはあくまでもアドバイザーだから、アドバイザーとして知りえた情報については、口をつぐむべきだと思っていました。 ただ、あまりにも誤解されており、悪影響が大きく、犠牲者も多くなってきたと思ったので、許可を得て簡単に背景を書いておこうかと思います。 これはあくまでもアドバイザー側からどう見えていたかを書いておくものですが、医学部卒だけでも3,4人 Google や Amazon に入っていったおぼ

Rosetta 2とは Rosetta 2は従来のインテル用のアプリをApple Silicon Mac上で自動的に変換して実行できるようにする技術です。Rosetta 2は最初からMacにインストールされている訳ではなくて、 インテルアプリを実行しようとしてRosetta 2が必要になった時点でインストールを求められます。今回はこのインストールを徹底的に拒否して検証を進めます。 Macの設定あれこれ いきなり話が脱線しますがMackbookを買って最初にやった設定をメモ書きします。 クリックとドラッグの設定 タップでクリックやドラッグがしたい人向けです。特にタップでドラッグは長めのドラッグに便利なので重宝します。以下の記事が参考になりました。 Caps LockをControlキーに変更 Aキーの横はControlじゃないと落ち着かな人向けです。JIS配列の方はそのままAの横がContr

Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ

News¶ 2019/12/06: 講義資料Ver 1.1を公開（2019年度版） 2018/12/17: 講義資料Ver 1.0を公開（2018年度版） 本講義資料について¶ 本ページは 日本メディカルAI学会公認資格：メディカルAI専門コースのオンライン講義資料（以下本資料） です． 本講料を読むことで，医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実践方法を学ぶことができます．本資料は全てGoogle Colaboratoryというサービスを用いて執筆されており，各章はJupyter notebook (iPython notebook)の形式（.ipynb）で以下のリポジトリにて配布されています（notebooksディレクトリ以下に全ての.ipynbファイルが入っています）： japan-medical-ai/medical-ai-course-materials 想定受講者¶ 受

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データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入

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言語処理100本ノック 2020 (Rev 2) 言語処理100本ノックは，実用的でワクワクするような課題に取り組みながら，プログラミング，データ分析，研究のスキルを楽しく習得することを目指した問題集です． 詳細 ツイート

概要 WEB系のサービスで色々な試作を実施した後に効果を検証するのは非常に重要だと思いますが、 そのやり方として基本的な統計学が十分に使えると思っています。 今回は基本的な統計学からビジネスで使える試作の効果検証、データ分析を目的にPython+JupyterLab(Docker)を使った統計的データ分析のやり方をまとめました。 また今回使ったnotebookは以下にもありますのでご参考ください。 https://github.com/hikarut/Data-Science/tree/master/notebooks/statisticsSample 環境 以下を参考にDockerでJupyterLabが使える状態を前提とします。 Dockerで起動したJupyterLabでvimキーバインドを使う

こんにちは、スマートフォンアプリケーションエンジニアの id:yutailang0119 です。 突然ですが、ターミナルを毎日使っていますよね？エディタと触れ合わない日はないですよね？ ということで、今回は "はてなエンジニア世論調査" と題して、開発環境のフォントになにを使っているかのアンケートを取ってみました！ ちなみに自分はiTerm2では Monaco 14pt、1番使うエディタのXcodeでは SF Mono Regular 11pt です。 エディタではシンタックスハイライトが効き、小さい文字でも大体読めるので、iTerm2よりも小さいのです。 (Xcode Themeは自作しています。) 調査結果 フォントの種類 Monaco: 21.2% SF Mono Regular: 11.5% Menlo Regular: 5.8% Ricty Discord Regular: 5.

京都大学は、Pythonによるプログラミング演習の教材を無償公開した。 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… 続きはソース元で https://codezine.jp/article/detail/11999 https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/handle/2433/245698

Abstract 計算機科学研究での記録のとり方 を書いてから半年ほど過ぎて、さらに知見がたまったので書き直します。情報系研究者が、紙ベース以外で研究ノートを取る場合に何をすれば良いか とにかく効率よく研究するにはどうするか をいくつかまとめました。改善案があればコメント希望、自分も研究効率をあげたいので教えてほしいですね。半年ぐらい経ったらたぶんまた書き直すと思います。 Introduction 本記事は、締め切りの明確に定まっている文章(上位国際学会論文、国際学会論文のrebuttal(反論)データ、学位論文)のための実験を円滑柔軟に行う上での効果的なノウハウを提案する。この内容は、筆者のいる研究室でのゼミ内容を幾分反映してはいるが、それだけにはとどまらない。内容はいくつかの段階に分けられる。 実装段階での工夫 実験デザイン段階の工夫 実験実行段階での工夫 Preliminaries

株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI（機械学習）の具体的なコーディング手順を扱います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに これまで「機械学習を仕事に使うには？」というテーマで記事をお届けしてきましたが、 第３回の今回は「Pythonのコーディング手順」をテーマに、具体的なプログラミングを紹介します。 バックナンバーも読んで頂くと機械学習の基礎からPythonのコーディングまで全体を理解できますので、ぜひご活用ください。 第１回：機械学習の目的を理解する 第２回：AI開発のプロジェクト全体像 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習に必要なプログラミングスキル まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記

Xcode11にアップデートしたらRealmエラーが発生 エラー内容抜粋 'Primary key property 'id' does not exist on object 'Site'' pod 'RealmSwift', '~> 3.18.0'をしよう Realm3.12.0だったので最新の3.18.0にしたら解決！ 下記に解決策がありました。 https://stackoverflow.com/questions/48810421/rlmexception-primary-key-property-serial-does-not-exist-on-object-book-mig 必ずしも移行に関するものではありませんが、iOS 13およびXcode 11にはこの問題を引き起こす可能性のある問題があります。デフォルトString値が設定されたレルムクラスのすべての文字列プロパティは

program = block block = lines lines = line | lines line line = line_content EOF | line_content END | definition | import import = "import" STRING_LITERAL EOL line_content = expression definition = function_definition | class_definition | c_type_definition | global_definition | c_function_declaration function_definition = "function" identifier arguments EOL block return_value EOL | "function" ident