Pythonエンジニアになるためのテクニカルハイライトと学習方法

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copyright © 2023 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 all rights reserved. 自己紹介寺田学 (Manabu TERADA) ● Pythonエンジニア ● Podcast 「terapyon channel」(https://podcast.terapyon.net) ● 主な関連書籍（共著・監修・監訳） ○ Pythonデータ分析実践ハンドブック（2023年，インプレス，共著） ○ Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書第2版（2022年，翔泳社，共著） ○ Python実践レシピ（2022年，技術評論社，共著） ○ Python FlaskによるWebアプリ開発入門物体検知アプリ&機械学習APIの作り方（2022年，翔泳社，監修）

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copyright © 2023 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 all rights reserved. 所属組織 ● 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会顧問理事 ● 一般社団法人PyCon JP Association理事 ● 株式会社 CMSコミュニケーションズ代表取締役 ● Python Software Foundation Fellow ● Plone Foundation Ambassador

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copyright © 2023 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 all rights reserved. 用途別定番ライブラリ ─ 2 データ分析や科学技術計算 ● データ型やデータ分析ツール NumPy / pandas ● 科学技術計算 SciPy ● 可視化ツール Matplotlib / Plotly ● 機械学習ツールキット scikit-learn ● ディープラーニング TensorFlow / PyTorch

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copyright © 2023 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 all rights reserved. 具体的な利用シーン ─ 1 ログの分析をPythonで行う ● ログファイルをPythonのopen関数で読み込む ● 1行の中身を分割して、リストのリストを作る ● pandasで読み込み ● 必要な情報だけを抽出 ● 可視化やExcelファイルに書き出し ● 機械学習などを用いて、異常検知

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copyright © 2023 一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会 all rights reserved. 具体的な利用シーン ─ 3 データ分析のPoCで使うライブラリ ● JupyterLab ● データ加工 pandas / NumPy ● データの評価 NumPy / Matplotlib / Plotry ● 各種Webサイトから情報取得 BeautifulSoup4 ● Webページを作るなら Streamlit