S01 t2 akutsu_my_pythonhistory
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自己紹介
• 阿久津 剛史(あくつ たけし) • 1976年9月生まれ • 某メーカー勤務 – 光通信向けのデバイス開発で11年勤務 – 特許庁の海外調査を2年間、経験。 – 4月から営業企画部でマーケティング担当
• 2児の父 • Python経験1年弱。
3
Data Scienceとの出会い
Thomas H. Davenport and D.J. Pa5l, “Data Scien5st: The Sexiest Job of the 21st Century”, HBR (2010, Oct.) • データサイエンティストは21世紀、
もっともセクシーな職業になる!
• LinkedInの “People You May Know (PYMK)” の事例
• ビッグデータとアナリティクスによる新たなビジネスの可能性
5
Data Scienceって何?
トーマス・H・ダベンポート、 『データ・アナリティクス3.0 ビッグデータ超先進企業の挑戦』 • ビッグデータのインパクト
• ビッグデータの事例:GE、UPS、メイシーズ、シアーズ、etc.
• ビッグデータ関連技術:Python,
Hadoop, 機械学習, 自然言語処理, etc.
6
What is a Data Scien5st?
h]p://www.revely5x.com/?q=content/what-‐data-‐science-‐0
数学&統計 ハッキング (プログラミング)
実践的スキル
Python
ケース
統計
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Python学習レビュー:挫折と再起
Phase 1: 2014/7:学習開始。教科書中心の学習。
-‐>業務多忙で挫折・・・ -‐>反省:業務と学習が両立できる体制 -‐>Ac5on: WebとRealを生かしてみよう!
Phase 2: 2015/1:MITx 6.00.1x開講で学習再開 2015/3:MITx 6.00.1x修了-‐>6.00.2xへ継続 2015/5:MITx 6.00.2x修了 現状: コードは少し読める。ゼロからコードを作るのは難しい。
8
Pythonの学習アプローチ
Python学習
Text (教科書)
Web (インターネット)
Real (現場)
• 古典的な学習方法 • 低コスト • 地味だけど大事
• インターネット情報 • Open Educa5on: edX, MIT OCW, etc.
• 仲間(師匠、同志) • 学校、職場 • 勉強会、学会
9
読み終わった・・・
• 一番やさしいPythonの本 • 楽しみながらプログラミングを覚える • 幅広いPythonの機能を体感する
• 実践レベルのコーディングは? • 構文の細かい定義と説明は? • 次に何をしよう?
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James Briggs、 『たのしいプログラミング Pythonではじめよう』 • 簡単なゲームプログラミング • 辻本に近いコンセプト
Pros: • 簡単&楽しい • 気軽に取り組める Cons: • 構文の説明が浅い • ゲームを目指していない
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Mark Lutz(著)、夏目大(訳)、 『初めてのPython(第3版)』 • Python定番の教科書
Pros: • 構文の説明が詳しい • 訳がすばらしい • 誰もが認める良書 Cons: • ぶ厚い!(800ページ超) • どこが重要かわかりにくい
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Wes McKinney(著)、 小林儀匡ほか(訳)、 『Pythonによるデータ分析入門』 • pandas開発者の著書
Pros: • 実例が豊富 • データサイエンスを目指すの
に最適 Cons: • 多くの知識(Python、統計学)
を前提としている • ムズい!
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Text中心の学習
• Pros – 独学の王道 – 低コスト
• Cons – 何をどう学べば良いか? – 書籍ごとに特性がばらつく。 – 指導役がいないと、挫折しやすい。 – 一人はつらい・・・
• Ac5on – WebとRealを使ってみよう!
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Introduc5on to Computer Science and Programming Using Python
Introduc5on to Computer Science
Programming for Everybody (Python)
Udacity
Intro to Data Science
Programming Founda5ons with Python
Open Educa5on Program
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MITx: 6.00.1x Introduc5on to Computer Science and Programming using Python
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• Pythonを使ったComputer Scienceの授業 • 8週間(2ヶ月)のコース、オンラインでスコア評価 • Pythonのインストールから基本構文、オブジェクト指向プ
ログラミングまでをカバー。
MITx 6.00.2x Introduc5on to Computa5onal Thinking and Data Science
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• MITx 6.00.1xの続き。 • 8週間(2ヶ月)のコース、オンラインでスコア評価 • pylabパッケージを使ったプロット(Matplotlib)、行列処理
(Numpy、pandas)、統計処理、機械学習の基本までをカバー。
John Gu]ag(著)、 久保幹雄(監訳)、 『Python言語によるプログラミングイントロダクション』 • MIT Compu5ng Science
Courseの教科書
Pros: • Pythonを使ってCompu5ng
Scienceを学習するのに適 • OCWと併用が適(後述) Cons: • 実例の周りが浅い • 訳がこなれていない
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5/21Python勉強会に行ってきた
「Pythonエンジニア養成読本」 読書会 01 • 主催者 • 鈴木たかのり氏 @takanory • 清原弘貴氏 @hirokiky
• 概要 • 本の内容を見ながら、その場
で気になるところを質問 • 参加者20名前後。 • アットホームな雰囲気。 • プログラム経験者多数。
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5/27Python勉強会を企画しました
「業務のためのPython勉強会」 第1回 • 主催者 • 辻さん • 関さん • 阿久津
• コンセプト • プログラミング初心者のため
のPython勉強会
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