ブロックチェーンの社会実装の勢いが止まらない。テック市場に特化したイギリスの調査会社Juniper Researchが、今年の夏に発行した調査レポートの結果によると、 大企業の６５％がブロックチェーンの導入を検討しているか、導入している最中 大企業の５０％程度がイーサリアム上で分散型アプリケーションを立ち上げを予定 大企業の２５％程度はProof of Conceptを終え、商品化を終えたか、その段階に差し掛かっている （大企業＝１万人以上） とのことだ。 え！導入比率、意外に高くない？国内でも例えば、つい昨日は日本経済新聞の朝刊にLINEがトークンエコノミー構想の詳細を明らかにしたことが話題になったりして、たまに見かけるけど、まさかここまで来ていたとは驚きだ。ここまで来てしまうと、そろそろ私のような一介のサラリーマンであっても、ブロックチェーンを理解しておかないといけない雰囲気が漂ってき

import twitter auth = twitter.OAuth(consumer_key="", consumer_secret="", token="", token_secret="") t = twitter.Twitter(auth=auth) # ツイートのみ status="Hello,World" #投稿するツイート t.statuses.update(status=status) #Twitterに投稿 # 画像付きツイート pic=""　#画像を投稿するなら画像のパス with open(pic,"rb") as image_file: image_data=image_file.read() pic_upload = twitter.Twitter(domain='upload.twitter.com',auth=auth) id_img1 = pic_uplo

【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.

概要 Python入門者の集い #5というイベントでLTをしてきました。 ついでに自分なりにプログラミング言語に入門するときの考え方を整理しました。 他の参加者の発表 LTテーマは「最近Pythonを触り始めた話」ということで、 ハッカソンでこういうの作ったよ データを可視化できるようになったよ 写経を始めて今こんな感じだよ などなど、多種多様な内容でした。 全員が楽しそうに話していて、聞いていて楽しくなってくるような、素敵な発表ばかりでした。 ほとんど上がっていませんが、一応こちらのConnpassのページが資料置き場かな。 どんな話をしてきたか データ分析基盤を作るにあたって、これまでやったことを共有＆困っていることの相談LTです。 会場がレバレジーズさんで「teratail」（国内プログラマ向けのQ&Aサービス）のPRをなさっていたのを聞いて、「そういえばQ&Aサイトで聞けば良かった

Pythonista(Python使い)の中で有名かつプロフェッショナルが集まる強者集団(株)ビープラウドさん*1が満を持してリリースされたPythonのオンライン学習サービス「PyQ」を試してみました. pyq.jp 佐藤社長のご厚意で利用アカウントをいただき,実際利用してみました.*2 簡単ではありますが,利用した時のレポートとサービスの感想,「どんな方々にオススメか?」的なレビューを簡単に書きたいと思います. この夏,プログラミングを覚えたい(特にPython)という方は是非ご一読ください！ で,PyQどうなのよ? 下手な本を読んだり勉強会参加するマンになるぐらいだったら,PyQを一ヶ月集中してやり切ったほうが絶対いい！この夏に(2,980円はお買い得). 学習コンテンツの粒度・写経をベースに覚える思想・操作感が良い(一部改善して欲しいところはあるが) 「実務で通用するレベルに」「9

オライリー・ジャパンは、単純作業を自動化する方法が学べる技術書『退屈なことはPythonにやらせよう──ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』を発売しました。プログラミング未経験者を対象にしており、手作業だと時間がかかる処理を一瞬でこなすPython 3プログラムの作り方が紹介されています。価格は3,996円（税込）です。 ▽ O'Reilly Japan - 退屈なことはPythonにやらせよう Pythonは、さまざまなプログラムを分かりやすく簡潔に書けるという特徴を持つプログラミング言語です。『退屈なことはPythonにやらせよう──ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング』は、ファイル名の変更や表計算のデータ更新といった単純作業を一瞬でこなせるプログラムの作り方を学べるというもの。基本をマスターすれば、プログラミング未経験者でも「面倒な単純作業を苦もなくこな

この記事はトレタ Advent Calendar 2016の22日目です。 21日目はswdhの ActiveRecordオブジェクトを関連ごとシリアライズしてデシリアライズするでした。 スナップショット的にその時点のモデルを関連モデル含めて保存したい、っていう要望はBtoBやってると結構遭遇しますね。テーブルをちゃんと正規化すればするほど難しくなるやつなのでgem化されてるとありがたいです。 さて、この記事ではゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装を読んでpythonに入門するところから初めてニューラルネットワークを実際に実装して見た所感を記述します。平たく言えば読書感想文です。 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 作者: 斎藤康毅出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2

きっかけ この記事を書いた人のレベル 今回の読書プラン Python 環境の構築 インストール先の環境 Anaconda (Python 3) のインストール 科学計算に関するライブラリのインストール サンプルの実行に必要なライブラリのインストール サンプルの実行 サンプルコードを実行していて引っかかったところ 3章 12〜13章 Python の勉強 速習コースを読んでみた感想 きっかけ 機械学習の重要性は、それこそ「ビッグデータ」という言葉が出てきた頃からいろいろな人が訴えていますが、最近は特にツールが充実して、敷居が下がってきたように感じています。 そろそろ自分でも機械学習関係のツールを使えるようになりたいと思っていたのですが、そんなときに「具体的なコード例が多くて読みやすい」という本書の評判を聞いて、読み始めました。 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストに

会員事業部の有賀(id:chezou)です。 今年一年、社内では勝手に"Jupyterの伝道師"を標榜してJupyter notebookの普及活動を展開してきました。 先日、社内でハンズオンも行ったおかげもあり、かなり社内のマシンにPython環境が構築されてきました :) Jupyter notebookとは？ ひとことで言うとブラウザで動くすごい便利なREPL*1です。 百聞は一見にしかず、見てみましょう。 このように、Rubyの対話環境であるpryを触っているようにインタラクティブにコードを書くことができます。 以降で説明をしますが、Jupyter notebookは記録・共有・再現がとても得意です。特に図表があるときにその効果を発揮します。 Jupyter notebookの良い所 過去のコードを改変、再実行できる セルと呼ばれる入力部分にはMarkdownやコードが記述できます

少女：聞きたいことがあるんだけど。プログラミングとかする？ 少年：しない。 少女：前に何かちょこちょこっと作ってたことなかった？ 少年：コンピュータ周りの雑用をやらせるスクリプトのこと？　大抵は数行くらいの使い捨てだけど。繰り返し使ってるのは、近代デジタルライブラリーからダウンロードして一つのファイルにまとめる奴くらい。 少女：あ、それ欲しい。そういうのってどうやったら作れるようになるの？ 少年：うーん、こういうのは禁煙さんが詳しいんだけど。よく使ってるのはPythonってプログラミング言語だけど、これも禁煙さんのオススメだったし。 少女：そうなんだ。ねえ、今度一緒に禁煙さんとこ行かない？ 少年：いや、それはちょっと。 少女：あれ？苦手だっけ？ 少年：少し。コンピュータの話になると、あの人ちょっと…･･･。 少女：ふーん。じゃあ禁煙さんに教わったこと、教えて。 少年：教わったっていっても大

TensorFlow TensorFlowはGoogleがオープンソースとして公開した機械学習のライブラリ。 www.tensorflow.org ここしばらく機械学習の本読んで、TensorFlow触りまくって出した結論はこれ。 TensorFlowは機械学習の初心者がスグにカンタンに使えるモノではない TensorFlowを使えば機械学習の概念をそのまま直感的にコードに落としこむことができる。ただ、そのためには機械学習の理論を予め知っておくことが必要。「ニューラル・ネットワーク」とか「構造パターンマイニング」とかの用語が分からないといちいちそこで手を止めて、調べる必要が出てくる。 ただ数学好きであれば、全てが数式で表現される世界が妙に楽しい。アルゴリズムや使い方さえ分かれば、かなりのレベルで面白いモノが実装できることは確かだ。 TensorFlowのインストール（MacOS編） まーこ

上司から「飲み会のセッティングよろしく！奮発したところで！」という仕事が振られたのですが、そのセッティングや予約を後回しにしてしまい、 直前になってバタバタしてしまっています。 そして、今回の反省を踏まえ、効率よくお店候補を集める方法がないか考えています。 飲み会の店決めめんどくさくて放置してたらちょっと大変になったから、APIたたいたらレコメンド出てきてチェックつけて合い見積もり取ってくれるサービスがほしい— 黒めだか (@takeshi0406) 2016年5月14日 そうだ！HotPepperをクローリングして、GoogleCloudVisionAPIで肉画像を判定してあげればいいんだ！— 黒めだか (@takeshi0406) 2016年5月14日 この第一歩として、とりあえずうちの部署には肉好きな方が多いので、 ホットペッパーの希望の価格帯のお店をクローリングする Google

2016-12-09追記 「Pythonクローリング&スクレイピング」という本を書きました！Scrapyについても1つの章を割いて解説しています。 Pythonクローリング&スクレイピング -データ収集・解析のための実践開発ガイド- 作者: 加藤耕太出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2016/12/16メディア: 大型本この商品を含むブログ (1件) を見る PythonのスクレイピングフレームワークであるScrapyの新バージョン1.1がついに公開され*1、Python 2.7に加えてPython 3.3以降がサポートされました🎉 。 Scrapy 1.1におけるPython 3のサポートは以下の制限があり、ベータサポートとされていますが、使えないのはどれもマイナーな機能なのでそれほど問題ないでしょう*2。 Windows上のPython 3ではテストされていない。 メールの送信

Pythonは書きやすくて読みやすい、使うのが楽しいプログラミング言語です。本書では、学生や生徒、プログラミングの初心者が、数学の問題を具体的に解く楽しみをPythonを用いて体験します。方程式の解を求めたり、統計や確率を計算したり、放物線運動をプロットしたり、フラクタル図形を描いたり、フィボナッチ数と黄金比の関係を探ったりします。同時に、matplotlibとSymPyの使い方も学びます。数学とプログラミングの両方の知識と技術を身につけることができる、まさに一石二鳥の一冊です。 目次 日本語版まえがき 謝辞 はじめに 1章　数を扱う 1.1　基本数学演算 1.2　ラベル：名前に数を割り当てる 1.3　さまざまな種類の数 1.3.1　分数を扱う 1.3.2　複素数 1.4　ユーザ入力を受け取る 1.4.1　例外と不当入力の処理 1.4.2　分数と複素数を入力 1.5　数学を行うプログラムを

この記事の監修者 レバテックキャリア編集部 レバテックキャリアは、IT/Web業界のエンジニア・クリエイター向けに特化した転職エージェントです。当メディアでは、エンジニア・クリエイターの転職に役立つノウハウから、日々のスキルアップや業務に活かせる情報まで、幅広いコンテンツを発信しています。 【ご自身のデータ分析スキルの価値を知りたい方はご相談ください】 ・市場価値を知りたい方の個別相談会 ・キャリアアップを目指す方の個別相談会 ・転職のタイミングや業界動向を知りたい方の相談会 10分でわかるPythonの開発環境 10分でわかるPythonの開発環境 from Hisao Soyama Pythonを書く前にやっておくべき開発環境の構築についてまとめたスライドです。 Pythonのパッケージ管理ツール「pip」のインストール、仮想環境を作成するモジュール「virtualenv」のインストー

さて 今年の1月23日から始めたCodecademyのPython講座を先日修了したので感想などを語ってみようと思う。 今までの学習の軌跡についてはこちらを。 igcn.hateblo.jp Codecademyって？ codecademy.com そもそもcodecademyとは何ぞやだけど、 Codecademy はHTMLやCSSなどマークアップ言語及びPython、PHP、Javascript、Rubyなどのプログラミング言語関連のコーディング講座を無料で提供しているオンラインプラットフォームである。 Codecademy - Wikipedia 説明が面倒なのでWikipediaから引用しちゃったけど、まぁそういうことです。 要はブラウザ上でプログラミング言語の学習が出来るサイト。 開発環境不要ですぐ始められる 初心者がプログラミングを学習しようとした時にまず躓くのが開発環境のイ

さて ブログ上でPythonの学習進捗を淡々と記録していくシリーズ第１２回です。 前回掲げた目標 前回掲げた今週（04/02 - 04/08）の目標は [ ] codecademy Unit 10終わらせる [ ] Pythonで学ぶ基礎からのプログラミング入門第１９回まで読む だった。 進捗どうですか？ 第１２週目の進捗（04/02 - 04/08） codecademy codecademy.com Unit10を終了。 Codecademy UNIT 10: ADVANCED TOPICS IN PYTHON Lesson: Introduction to Bitwise Operators UNIT 10の後半は、ビット演算子について学んだ。0b1100110とかいう2進数のことね。 ビットの右シフト、左シフト、論理積、論理和、排他的論理和、反転やビットマスクについて学んだ。 なん

ネットワーク分析のツール ネットワーク分析ってありますよね。 表面的な理解としては、こんな風情の図を描いたりするやつです。 頂点（node, vertex）と、頂点を結ぶ線（link, edge）の集まりとしての「グラフ」の性質を記述するグラフ理論というものがあって、これに基づいてたとえばソーシャル・ネットワーク上の人間関係とかが分析されたりするわけです。 ネットワーク分析のツールとしては、 igraph + Pythonによるネットワーク分析 ~ Blog of an immature researcher Python/NetworkXで簡単ネットワーク分析 - あんちべ！ 2章グラフ理論スピード入門 このあたりの記事を拝読すると、RやPythonのユーザとしては、iGraphってやつとNetworkXってやつを知っておけばよさそうです。 iGraphは（たぶん）Rのものが有名で、↑の

さて ブログ上でPythonの学習進捗を淡々と記録していくシリーズ第１０回です。 前回掲げた目標 前回掲げた今週（03/12 - 03/18）の目標は [ ] codecademy Unit 8終わらせる [ ] Pythonで学ぶ基礎からのプログラミング入門第１５回まで読む だった。 進捗どうですか？ 第１０週目の進捗（03/12 - 03/18） codecademy codecademy.com Unit8を最後まで終了。 Codecademy UNIT 8: LOOPS Lesson: Practice makes perfect 正直このLessonは骨が折れた。課題の関数を定義して行くのだが、ヒントが最低限しか与えられない。朧げにこうすればいいだろうなという方針をたてて、その機能を実現するための書式をググって検索してはコーディングして行くといった具合。 前回は「しんどい」と書い