COPERU Projectは1月18日から、コーディングを初めてする人やコーディングで楽しみたい人（中学生・高校生・大学生・社会人・保護者など）向けに、無料のオンライン講座「『はじめてのプラグラミング』大学生が優しく寄り添う無料オンライン農園」を開講する。期間は3月中旬までで、いつからでも始められる。 本講座では「Python 3」などを用いたコーディングを体験できる。講師はコーディングの経験があるだけではなく、情報と教育の両方に興味のあるプログラミング学習塾の講師や、情報と教育の両方を学び進めている大学生。 主催は明星大学、明星大学情報学部、早稲田大学学力向上研究所、帝京平成大学 情報教育研究会、日野市（産業振興課・子育て課）、日野市教育委員会など。 【「大学生が優しく寄り添う無料オンライン農園」概要】 ・内容：「Python 3」などを用いた初心者向けのコーディング体験 ・対象：コー

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【短期集中連載】〈第2回〉プログラミングの難しい知識は不要！ Excel×Pythonで最低限押さえたい３つのルール 何百回と繰り返されるコピペ、複雑なフォーマットへの手入力、時間のかかるウェブからの情報収集……単純な事務作業の手間をなんと10分の１以下に圧縮する時短化ツール、Python。 『めんどうな作業が秒速で終わる！ Excel×Python自動化の超基本』（宝島社）の著者である伊沢剛さんにExcel×Pythonのすごさを解説していただく連載の第２回は、PythonでExcel業務を自動化するために知るべき、たった3つのルールを紹介します！ プログラミングにありがちな難しい専門知識や仕組みの理解は、一切不要。Excel×Pythonに必要な最低限の基礎知識を紹介しましょう！ 第1回はこちら 「順次」「選択」「反復」の3つのルール Excel業務をPythonで自動化するということ

アマゾンウェブサービスジャパンは、日本語自然言語処理で定番の形態素解析器である「MeCab」を、ラッパーライブラリである「fugashi」経由でPythonにて使用する際の語彙データ「UniDic」が、「Open Dataset」に追加されたことを、10月9日に発表した。 「MeCab」は、オープンソースの形態素解析器で、日本語の形態素解析において幅広く用いられており、言語、辞書、コーパスに依存しない汎用的な設計を基本とし、高速に動作する。 「fugashi」は、「MeCab」をPythonから使用する際のラッパーライブラリで、unidic-pyとの連携によって「UniDic」を簡単に読み込んで使用できる。 「UniDic」は、国立国語研究所によって構築された、日本語テキストを単語に分割し、形態論情報を付与するための電子化辞書。 データはAmazon S3上でホストされているので、AWSで

どうも、まさとらん（@0310lan）です！ 今回は、ノーコードで誰でも簡単にチャットボットを作成＆公開できるWebサービスをご紹介します。 基本的な機能はすべて無料で利用可能なうえ、直感的に操作できる編集エディタと高度なロジックを組み立てられる機能を合わせ持ったスグレモノです。 ほとんどのケースに対応できるチャットボットをすぐにでも作成できるので、ご興味ある方はぜひ参考にしてみてください！ 【 Joonbot 】 ■「Joonbot」の使い方 それでは、「Joonbot」をどのように使えばいいのか詳しく見ていきましょう！ 最初にトップページからメールアドレスを入力して、無料のユーザー登録をしておきます。 ユーザー名・メールアドレス・パスワードを入力するだけなので簡単です。（Googleアカウントでのログインも可能） テンプレートの選択画面が表示されますが、ひとまず画面左上にあるリンクをク

コンピュータサイエンスで有名なアルゴリズムのPython実装を大量に公開しているリポジトリ https://t.co/379T4izBle 教養レベルのデータ構造やアルゴリズムから機械学習やブロックチェーン,Web関連などの応用ま… https://t.co/vSmYZW5SHw

SREのたっち(@TatchNicolas)です。 今年のPyCon JPはオンライン開催でした。JX通信社はSilverスポンサーとして協賛したほか、イベントをより盛り上げるために、参加者の反応をリアルタイムに配信に反映するシステムを開発・提供しました。 jxpress.net アプリケーションはPythonで作られており、基盤としてGKEを採用しました。データ分析基盤や昨年の開発合宿等で社内向けのプロジェクトにKubernetesの採用した事例は過去にもあったのですが、今回はじめて社外向けのシステムに採用したので、その裏側について書いてみたいと思います。 できたもの 構成図 構成としては比較的シンプルだと思います。 基本的な処理はGKE上で行い、データの永続化はFirestoreを使っています。一部、ブラウザで動く運営向けフィード画面上の操作(いいね・リツイート)について、Fireba

AWSによるクラウド入門 少し前に話題になっていた東京大学の講義資料をやってみたので、内容、感想などメモ。 講義で使用するソースコードはすべて Python で書かれていますが、自分が実際に使うとしたら TypeScript で書くだろうなと思ったので TypeScript で写経しました。 が、CDK のコードはすべて TypeScript で書けましたが、Lambda 関数や動作確認用のスクリプトなどを全て置き換えるところまでは至らず、Python のままです。 写経したリポジトリは https://github.com/zaki-yama-labs/intro-aws に。 学べること 本講義資料には全部で5つのハンズオンがあります。 各ハンズオンで利用する AWS のサービスについては以下の通り。 全般 AWS CDK: Cloud Development Kit CloudFor

こんにちは！ エンジニアリンググループ マルチデバイスチーム 新卒1年目の小林です。 エムスリーでは、2週間に1度、Tech Talkという社内LT会（現在はリモートで）が開催されています。これは、とある回の発表テーマリストです。 Tech Talkのとある回の発表テーマリスト このように、最近エムスリーでは文字列が流行っている（？）ようなので、その勢いに乗って私も文字列照合アルゴリズムについて書きたいと思います！（業務とは全然関係ない話です） Knuth-Morris-PrattやBoyer-Mooreアルゴリズムは解説記事がたくさん出ていると思うので、この記事ではシンプルかつ高速なQuick-SearchとQuite-Naiveアルゴリズムについて説明し、速度比較を行った結果についてご紹介します。 文字列照合アルゴリズムとは テキストとパターンという文字列が与えられたときに、中に出現す