こんにちは。スキルアップAI編集部です。これからプログラミングを独学で学ぶ方にとって、無料の学習教材は強い味方です。しかし、インターネット上にはたくさんの教材があり、どの教材で学習するべきかわからない人も多いのではないでしょうか？ この記事では、数あるプログラミング（主にPython）の無料学習教材の中から、おすすめ13選を紹介していきます。入門編・基礎編・応用編に分けて紹介していくので、ぜひご自身の学習状況に合わせて選んでみてください。 【入門編】プログラミングの無料学習教材 まずは、入門編のプログラミング教材を紹介していきます。入門編では、プログラミングの基礎を学べます。まずはプログラミングを一から学びたい方は、ここで紹介する10個の教材の中から選ぶのがおすすめです。 ハーバード大学「CS50 for Japanese」 ハーバード大学が実施している「CS50 for Japanese

皆さんはプログラムを組んでいて、あれ？思った通りの出力結果にならないという経験はありますでしょうか。単純なエラーであればいいですが、文法の理解が食い違っている場合、中々ミスに気づかない場合もあります。 今回はそんな知らないと沼にハマるかもしれないPythonの文法を10個ご紹介します。 １つでも新しい知見があると幸いです。 それではいってみましょう！ YouTube Pythonチュートリアル（公式ドキュメント）を使って基礎文法を解説しています。 チャンネル登録いただけると励みになります。 罠1：アイテム1のタプルもカンマが必要 タプルはカンマで区切られた値からなるので、アイテムが1つでもカンマが必要です。 忘れるとstr型だったり、int型になり、意外と気づかないです。。。

こんにちは、Pythonエンジニア育成推進協会 顧問理事の寺田です。私は試験の問題策定とコミュニティ連携を行う立場です。 最近、子どもがプログラミングの勉強をするから、自分自身も何かやらないといけないから、プログラミングが流行っているからといった理由からPythonを学びたいという人が増えています。 プログラミングにおいて、どこを学びのスタートにするか、ゴールにするかというのを決めるのはとても難しく、また、何ができるのか、どうすればできるのかというのが余計にわかりにくいと思います。 そこで今回は「プログラミングを学ぶ」ことについてお話したいと思います。 文法、構文、関数などの基礎を最初に学ぶ理由プログラミングを学ぶ場合、環境づくり、基礎的な文法、制御構文というような順番で学んでいくことが多くなります。 例えば、「とりあえず●●と書きなさい」、「listにはこれが格納できる」、「この文字列を

はじめに 調べて分かったものもあれば自分で考え出したものもあります。 より短い書き方などあったら教えていただけると幸いです。 新しい入力形式があったら随時追加予定です 数値（整数） 1文字の整数 入力例

これは何？ この記事は、東京大学工学部電子情報工学科/電気電子工学科の後期実験「大規模ソフトウェアを手探る」のレポートとして作成されました。この実験では、各班がOSSを1つ選び、開発技法を学びながら新たな機能追加やバグ修正などを試みます。私たちの班(@irungo_ic, @yutyan_ut, @ncrpy)はCPython を選びました。 CPythonとは プログラミング言語であるPythonの、C言語による実装です。つまり、C言語で書かれたPythonのインタプリタです。 CPythonを選んだ理由 班員全員にCとPythonの経験があり、言語処理系などの基盤的なソフトウェアに興味があるメンバーが集まったためです。特にCPythonは公式ドキュメントが非常に充実していること、Buildの方法がそれほど大変ではないことなども選択の大きな理由になりました。 追加した機能 私たちの班は次

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

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,機械学習,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,サイトを紹介/金融工学x機械学習ブログ運営700記事 quantcollege.net /C++/Python/Julia/Rust/Amazonアソシエイト参加中 note.com/quantdeveloper QDくん⚡️AI関連の無料教材紹介 @developer_quant オライリーの教育的な良書「Think Python」第2版は日本語訳が無料公開されている。 cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/th… ・初心者がつまずきやすい点を先回りして説明 ・各章の終盤にデバッグのヒントが書いてある pic.twitter.com/RPX57PNyn

概要 最近、知り合いから生命保険を進められて加入しました。 でも、その保険会社は本当に信用できるのかな？？と思い、このサイトで苦情件数をみてみました。 苦情件数がたくさんあるし、保険会社もたくさんあってわかりづらい… Pythonのmatplotlibを使って苦情件数を棒グラフで表現してみました。 苦情件数（件）を棒グラフで表現 from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import re import matplotlib.pyplot as plt import requests url = requests.get("https://www.seiho.or.jp/member/complaint/") url.raise_for_status() bs = BeautifulSoup(url.text, "html.pars

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2023年AtCoder言語アップデートにより、Rustの環境は大きく変化しました。そのため、本記事はフリーズさせ、後日、2023年版に対応した記事を新規作成したいと思います。 筆者は、競プロのアルゴはPythonを使いつつ、マラソンはRustを使っております。前者は発想を短時間にコードにすることを重視し、後者はコーディングに時間をかけてでも高速性を確保したいからです。 その際、Pythonでできたアレを、Rustでどう書くんだっけ、と悩むことが多く、悩んだ結果を自分メモを兼ねてTipsにすることにしました。競プロに出てくるパターンを多く収録していますが、競プロ目的以外でも参考になるかと思います。とりありず、ざっと記述してみましたが、そのうち増やしたり、章立てを変えたりするかも知れません。 なお、参照がーとかトレイトがーとか、Rustそのものの入門には言及していませんので、適宜、別の記事や

目次 1.はじめに 2.コーディング 3.コンテナ化 1. はじめに 友人に「PythonでAPIをサクッと作ってよ」と言われたのでシンプルなREST APIを作ってみた。 作ったものを渡すだけでなく作り方も教えて欲しいとのことなので、ここに記事として掲載する。少し手順書のような記載なため、初学者向けかもしれない。 Pythonと聞いて「Djangoでも使うか？」と思いつつも、よりサクッと感のあるフレームワークを探してみたところ FastAPIなるものがあり、今回はこれを採用してみた。 公式より引用 FastAPI は、Pythonの標準である型ヒントに基づいてPython 3.6 以降でAPI を構築するための、モダンで、高速(高パフォーマンス)な、Web フレームワークです。 FastAPI には Swagger UI と ReDoc の両スタイルのドキュメントを自動で生成してくれる機

はじめに プログラミング自体は文系、理系、年齢関わらず勉強すればある程度ものになります。プログラミングがある程度できるようになるとTensorflow,PyTorchやscikit-learn等のライブラリで簡単にできる機械学習やデータサイエンスに興味を持つの必然! これからさらになぜ上手くいくのか・いかないのかの議論をしたい、社内・外に発表したい、理論的な所を理解したい、先端研究を取り入れたい、応用したい等々と次々に実現したい事が増えるのもまた必然でしょう。このときに初めて数学的なバックグラウンドの有無という大きな壁が立ちはだかります。しかし、数学は手段であって目的ではないので自習に使える時間をあまり割きたくないですよね。また、そもそも何から手を付けたら良いかわからないって人もいるかと思います。そんな人に向けた記事です。本記事の目標は式の意図する事はわからんが、仕組みはわかるという状態に

ビジネス文書をデータ化し構造や内容を理解するアプリケーションはドキュメント・インテリジェンスと呼ばれ、画像処理や自然言語処理といった複数の要素技術を組み合わせて開発する必要があります。何が必要でどう実現すれば良いのかといった第一歩を、Pythonでの具体的な構築事例とともに紹介します。 https…

日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。最終回はローソク足とともにこれまでに計算したオシレーターなど一式を1つのグラフで表示する方法や過去の株価データを基にした株価予測の方法を解説します。

2021年上半期にAI（人工知能）関連メディアであるLedge.aiで公開した記事のうち、反響の大きかったもの再掲します（※初公開日：2021年4月24日）。 今回は株式会社キカガクが提供する「Python & 機械学習入門」を受けてみました。約9時間の講義がすべて無料で受けられます。 本講座は、機械学習に必要な数学の基礎、Google Colaboratoryを用いた実装を学べる講座です。必要なところだけを絞って説明されるのでわかりやすく、基礎を習得できます。カリキュラムは以下のとおりです。 導入微分線形代数単回帰分析重回帰分析１Python速習単回帰分析の実装重回帰分析の実装演習問題統計重回帰分析2「導入」では、主に機械学習についての説明があります。AI・ディープラーニングとの関係性や、機械学習ではどの数学知識が必要なのか言及しています。初めての人は「微分」と「線形代数」を学びましょう

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Photo by Jexo on Unsplash はじめに Pythonは、主にそのシンプルさと習得のしやすさから、最近では非常に人気があります。 データサイエンスや機械学習、ウェブ開発、スクリプト記述、自動化など、幅広い分野で利用することができます。 この記事はかなり長いので、すぐ始めましょう。 50. filter()は新しいオブジェクトを返す my_list = [1, 2, 3, 4] odd = filter(lambda x: x % 2 == 1, my_list) print(list(odd)) # [1, 3] print(my_list) # [1, 2, 3, 4]