Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
oku-slide-20210611
Search
Makito Oku
May 31, 2021
Programming
0
86
oku-slide-20210611
初⼼者のためのPython
奥 牧⼈ (和漢研)
杉⾕キャンパスICT講習会
2021/06/11
Makito Oku
May 31, 2021
Tweet
Share
More Decks by Makito Oku
See All by Makito Oku
oku-slide-20240802
okumakito
0
150
oku-slide-20231129
okumakito
0
140
oku-slide-20230827
okumakito
0
160
oku-slide-20230213
okumakito
0
260
oku-slide-20221212
okumakito
0
110
oku-slide-20221129
okumakito
0
170
oku-slide-20221115
okumakito
0
340
oku-slide-20220820
okumakito
0
390
oku-slide-stat1-1
okumakito
0
320
Other Decks in Programming
See All in Programming
そのAPI、誰のため? Androidライブラリ設計における利用者目線の実践テクニック
mkeeda
2
290
🔨 小さなビルドシステムを作る
momeemt
4
680
Cache Me If You Can
ryunen344
2
700
Azure SRE Agentで運用は楽になるのか?
kkamegawa
0
2.2k
[FEConf 2025] 모노레포 절망편, 14개 레포로 부활하기까지 걸린 1년
mmmaxkim
0
1.6k
Go言語での実装を通して学ぶLLMファインチューニングの仕組み / fukuokago22-llm-peft
monochromegane
0
120
テストカバレッジ100%を10年続けて得られた学びと品質
mottyzzz
2
590
Ruby×iOSアプリ開発 ~共に歩んだエコシステムの物語~
temoki
0
270
Zendeskのチケットを Amazon Bedrockで 解析した
ryokosuge
3
300
テストコードはもう書かない:JetBrains AI Assistantに委ねる非同期処理のテスト自動設計・生成
makun
0
260
2025 年のコーディングエージェントの現在地とエンジニアの仕事の変化について
azukiazusa1
24
12k
ユーザーも開発者も悩ませない TV アプリ開発 ~Compose の内部実装から学ぶフォーカス制御~
taked137
0
160
Featured
See All Featured
Thoughts on Productivity
jonyablonski
70
4.8k
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
22k
Speed Design
sergeychernyshev
32
1.1k
GitHub's CSS Performance
jonrohan
1032
460k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
184
22k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
34
6k
Making Projects Easy
brettharned
117
6.4k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.7k
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
How to Ace a Technical Interview
jacobian
279
23k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.9k
Transcript
初⼼者のための Python 奥 牧⼈ (和漢研) 杉⾕キャンパス ICT 講習会 2021/06/11 1
/ 13
Outline はじめに Python を勧める理由 何が出来るようになるのか? 習得までにかかるコスト 学習の進め⽅ まとめ 2 /
13
はじめに 今⽇は、プログラミングに興味はあるけれど 始める勇気 が無い、 という⼈の 背中を押したい と思います。 3 / 13
Python を勧める理由 プログラミング⾔語は沢⼭あります。 どれにするか迷っているなら Python にしましょう。 1. ⼤抵のことは Python だけで出来ます。
2. 沢⼭の⼈が使っています。 3. プログラミング⾔語の中では簡単な⽅です。 4. 無料で使えます。 4 / 13
R と Python はどっちが良いの? R は統計解析に特化した⾔語、Python は汎⽤型です。 ⼤きな差は無いと私は思います。 どちらか⼀⽅を選ぶとすれば、Python が無難
だと思います。 5 / 13
何が出来るようになるのか? データ研磨、クレンジング 統計解析、データ解析 数値シミュレーション 図の描画 機械学習 深層学習 Webスクレイピング Webアプリ開発 etc.
6 / 13
よく使う拡張パッケージ numpy (なむぱい)、scipy (さいぱい) 数値計算、統計解析 pandas (ぱんだす) データ解析 matplotlib (まっとぷろっとりぶ)、
seaborn (しーぼーん) 図の描画 scikit-learn (さいきっとらーん) 機械学習 7 / 13
例 サンプルデータを読み込んで図を表⽰するプログラム import numpy as np import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_iris data = load_iris(as_frame=True) df, names = data.frame, data.target_names df.columns = df.columns.str.replace(' \(cm\)','').str.replace('target','label') df['label'] = df.label.replace(pd.Series(names)) df = df.melt(id_vars='label', var_name='x', value_name='y') fig, ax = plt.subplots(figsize=(6,4)) sns.swarmplot(data=df, x='x', y='y', hue='label', dodge=True, ax=ax) ax.set_xlabel('') ax.set_ylabel('length (cm)') fig.tight_layout() fig.show() fig.savefig('tmp.png') 8 / 13
出⼒結果 9 / 13
習得までにかかるコスト 幾つかのネットサイトを眺めてみると、初⼼者であっても 3か⽉から 半年くらい で基礎を習得出来るらしいです。 覚えること プログラミングの基本⽤語 Python の⽂法 拡張パッケージ毎の機能
分からない点の調べ⽅ 10 / 13
学習の進め⽅ 個⼈差が⼤きいため、⾃習 が基本だと思います。 ネットで検索すれば、簡単なものから難しいものまで、さまざま 学習⽤教材が⾒つかります。 https://paiza.jp/works/python3/primer https://www.python.jp/train/index.html https://tutorials.chainer.org/ja/02_Basics_of_Python.html 実際に ⼿を動かす
のが良いと思います。 11 / 13
まとめ プログラミング初⼼者には Python がオススメ です。 データ研磨、データ解析、図の描画まで、これ⼀つで出来ます。 初⼼者でも半年くらいで基礎を習得可能だそうです。 ネット上に様々な教材があります。 本⽇の資料は以下に置きました。 https://speakerdeck.com/okumakito/oku-slide-20210611
12 / 13
ご清聴どうもありがとうございました。 13 / 13