ChatGPTで「こんなコード書いて」と依頼しても、出力結果の意味がわからない。プログラミングスクールに通う時間もお金もない。そんな壁にぶつかったことはありませんか？ Pythonを学びたいと思って情報を探していると、動画講座や有料スクール、個人ブログなど数多くの教材が見つかります。しかし「無料教材と有料講座の違いがわからない」「どれが信頼できるのか判断がつかない」「基礎を体系的に学べる教材が意外と少ない」と感じたことがある方も多いのではないでしょうか。 今回紹介するのは、筑波大学大学院 システム情報系 情報工学域教授・三谷純氏が公開しているPython学習用の教材スライドです。無料公開されているにもかかわらず、内容の密度が高く、独学者にとっても非常に価値の高い教材となっています。 昨年5月に公開した Python の教材スライドを大幅に更新しました。全309ページ。 ダウンロード自由にで

初めに忠告するが、私は国語が苦手だ。なのでもし読むときはchatgpt使って、要約をかけさせることをお勧めする。 ーこの記事の要約ー ・テクニカル分析が嘘であることを検証した話 ・一番結果を出した戦略について ー次回書くことー ・ＡＩによる取り組み①～強化学習編～ ・ＡＩによる取り組み②～教師あり学習編～ まず、テクニカル分析は嘘であるこれは、ウォール街のランダムウォーカーという本を読んでいればある程度知っている話であろう。それにこの話は何十年も前から言われていることである。しかし、SNSではチャートを見ては”俺はこの形しか信じない”、だの、”結局これ(ぎざぎざと直線ががいっぱい書いてある画像）”みたいな投稿がバズっている。それを見るたびに、嘘つけよ、とか思っていたが、自分で検証してみないと信じれない性格なので検証してみた。 テクニカル分析を駆使して売買した時の勝率(60個の指標の内、上位

はじめに こんにちは, 普段は情報科学専攻の大学院生をしながらバックエンドエンジニアをやっている @koki-algebra です. 普段は Go をよく書いているのですが, 大学でやっている機械学習の研究では Python を使うことがほとんどです. Go のエコシステムに慣れきった私は Python の混沌とした環境に耐えきれず, 最強の開発環境を整えることを決意しました. 具体的には Package Manager, Formatter, Linter, Type Checker, Test Tool を選定し, VSCode の DevContainer を用いてポータビリティに優れた開発環境を作ることを目指します. また, Deep Learning では GPU が必須である場合が多いので, GPU 環境も同時に整えたいと思います. 以下のレポジトリが今回考えた開発環境のテンプ

プログラミング言語「Python」の大規模イベント「PyCon APAC 2023」が2023年10月27日と28日の2日間にわたって開催された。1日目に行われた京都大学国際高等教育院の喜多一教授による基調講演を中心に、イベントの内容をリポートする。 PyCon APAC 2023は、1日目の基調講演「Why University Teachers Wrote a Python Textbook？」で幕を開けた。京都大学でPythonを使ったプログラミング教育を担当している喜多教授が、その実態について英語で講演した。 喜多教授は、主に大学1年生向けの教養教育の一環として、Pythonを使ったプログラミングコースを2018年に始めた。そのための教科書をつくり、2019年に公開した。誰でも無償でPDFをダウンロードできる。教科書は毎年改訂しているが、一般向けに公開したのは2019年版と2021

QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 金融技術職/ChatGPT等の生成AI,データサイエンス,プログラミングの勉強に役立つ情報を発信/良質な無料教材,スライド,動画等を紹介/3千ポストで5万5千フォロワー獲得/過去の人気投稿はハイライトを参照/金融工学x機械学習ブログ運営 https://t.co/bQubHSMk4e /Amazonアソシエイト参加中 https://t.co/2Zd5MRXGw3 QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant 東工大が無料公開しているPython解説サイト chokkan.github.io/python/index.h… 初心者の目線に合わせた丁寧な説明で、かゆいところに手が届く教材。 基本的な文法、データ構造、ファイル入出力やオブジェクト指向、NumpyとMatplotlibの使い方などをひと

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このPython入門講座では、プログラミング経験の未経験者・初心者を対象に、ブラウザからPythonを実行できるサービスGoogle Colaboratory(Colab)を使って、Pythonの基礎をチュートリアル形式で解説します。 Colab は、Google社が提供する、Webブラウザからプログラミング言語Pythonを実行できるサービスです。Colabは無料で使えますし、めんどうな環境設定なしに、いきなりプログラミングを体験できますから、これからプログラミングをやってみたい、という方にはおすすめの学習環境です。 この講座では、プログラミング未経験者を対象に、Pythonプログラミングに必要な最低限な操作方法と、基礎知識を覚えてもらうことを目標にしています。この講座でかんたんにプログラミングの概要を学び、それから一般的なPythonの入門書に取り組むと、学習がスムーズに進むのではない

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米ハーバード大が無償公開しているプログラミング入門講座を日本語に訳したWebサイト「CS50.jp」が公開された。プログラミング教育ベンチャーのLABOTが、「コロナ禍などで大学のキャンパスの環境が不安定になる中、多くの学ぶ意欲がある学生に、良質な教材に母語でアクセスしてほしい」と翻訳作業を進めてきたという。 公開したのは、ハーバード大コンピューターサイエンス学部のデビッド・J・マラン教授が、無料オンライン教育サービス「edX」で公開している人気講座「CS50」のうち、コンピュータサイエンス入門と、Python・JavaScriptを使ったプログラミング講座を日本語訳したもの。YouTubeの英語教材とあわせ、日本語のテキストで学べる。 CS50は、非営利で再配布・改変可能なクリエイティブ・コモンズライセンス（CC BY-NC-SA 4.0）で公開されており、非営利なら改編や再配布が可能だ

PythonやR対応の統合開発環境「JupyterLab 3.0」正式リリース。ビジュアルデバッガー搭載、レスポンシブ対応でモバイルデバイスの狭い画面でも使いやすく Project Jupyterは、オープンソースで開発されているWebIDE「JupyterLab 3.0」の正式リリースを発表しました。 JupyterLab 3.0 is released! - visual debugger - support for multiple display languages - table of content for notebooks - improved extension system. Check out the announcement blog post.https://t.co/pUBiZEYH4c — Project Jupyter (@ProjectJupyter) J

ヤバいサイト見つけちまったかもしれん。 52個の主要プログラミング言語について、練習問題がそれぞれ100個くらいあってCLIまで整備されてる。で無料。 https://t.co/eFdUnytK9B

2020年も多くの素晴らしい技術書がたくさん出ました. その中でも（昨今のトレンド・流行りも手伝ってか）Python本の多さ・充実度合いは目立つものがあります. （このエントリーを執筆した12/19時点で）Amazonの本カテゴリで「Python」と検索すると1,000件以上出てきます*1. これだと目的の本にたどり着くだけで疲れそうです. このエントリーでは, 主にPythonを学びたい・現在使っている方 手元の業務を効率化したり, RPAっぽいことをやりたい方 エンジニア・データサイエンティストとして業務や趣味・個人開発をされている方 を対象に, 今そして来年2021年に読んでおきたいPython関連書籍（と抑えておきたいサービス） をエンジニアでありデータサイエンティストである私独自の視点で紹介します*2. なおこのエントリーはこのブログで例年執筆している「Python本まとめ」の2

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2020年より小学校でもプログラミング教育がスタートするということで、世間ではプログラミングに注目が集まっています。しかし、プログラミングとひとくくりに言ってもJavaやC言語など種類がたくさんあって困惑する方も多いですよね。 そこで、プログラミングを今から始める方におすすめしたいのが、Pythonというプログラミング言語です。近年注目を集めているAI（人口知能）にはPythonが使われることが多いのが現状です。Pythonを学習するうえでAI(人工知能)についての理解を深めることもできますし、WebサイトといったWeb系にも強いのがPythonの特徴です。 しかし、一からプログラミングを学習するのは難しいと考える方も多いですよね。そこで今日は、Pythonの入門サイトのおすすめについてお伝えしましょう。

English version 要約 dockerはデフォルトでセキュリティ機構（Spectre脆弱性の対策）を有効にします。この影響で、RubyやPythonのようなインタプリタは速度が劣化します。特にCPU律速なプログラムで顕著に遅くなります（実行時間が倍くらいになることがあります）。 現象 Rubyで1億回ループするコードを、直接ホスト上で実行する場合と、docker上で実行する場合で実行時間を比較してみます。 直接ホスト上で実行した場合： $ ruby -ve 't = Time.now; i=0;while i<100_000_000;i+=1;end; puts "#{ Time.now - t } sec"' ruby 2.7.1p83 (2020-03-31 revision a0c7c23c9c) [x86_64-linux] 1.321703922 sec docker

Pythonのコードを改善するためのツールについて一通り試してみました。各ツールのインストール方法や使い方については Pythonのスタイルガイドとそれを守るための各種Lint・解析ツール5種まとめ！ - Sider Blog に詳細にまとまっているのでおすすめです。 サンプルコード 以下のサンプルコードを対象に、各ツールの出力を確かめてみます。 import time import sys import fractions def func1(varA,varB): '''return sum of a and b''' varC = 42 return (varA + varB) print(func1(fractions.Fraction(1, 2), fractions.Fraction(1, 3))) 3 + 5 sys.exit(0) このスクリプトをsample.pyという名

ディープラーニングの仕組みを理解するための一番のポイントは「損失関数」と「勾配降下法」の考え方です。本講演では、線形回帰モデルを題材に、この2つの考え方についてPythonのコーディングも含めた形で説明します。講演者の著作「最短コースでわかるディープラーニングの数学」からエッセンスをお届けします。

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

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