Python１年生〜２年生の３部作を読みました
特に仕事でPythonを使っているわけでも使う予定があるわけでもありませんが、いつ買ったのかも分からない本書が本棚に積まれていることに気付き、軽い気持ちで読み始めました。
実際内容も軽かったのでシリーズの３冊分読むことになりました。
巷で言われている通り、Pythonはシンプルでわかりやすい言語でした。
Python１年生
とても簡単に読み進めることができます。
超初心者向けの本で、小中学生でも読めそうな内容です。
ヤギ博士とフタバちゃんによる会話形式で話が進みます。
フタバちゃん（犬？）が可愛いくて、楽しみながら読むことができました。
あまり込み入った説明はせずに、とりあえずPythonを動かしてアウトプット先行で学習をするスタイルです。
あえて文法の説明を少なくしてプログラミングが未経験の方でも分かるように書いてあるのが、この本の特徴だと思われます。
最終的には機械学習ライブラリであるscikit-learn(サイキット・ラーン)をインポートして、画像に書いてある数字を機械学習して認識できるようにする人工知能を作ります。
scikit-learnの説明はほとんどないので、とりあえず機械学習を動かすところまでやってみよう的な感じです。
正直、本の内容は理解できるのですが文法に対する説明が少なすぎて不安になります。
心配すぎて他の本に乗り換えようか考えながら読んでいたほどです。
しかし、もう読み始めてしまったために貧乏性の私は最後まで読みました。
内容が簡単だったこともあり３時間くらいで読み終えました。
普通の技術書は３時間で読み終えることはまずあえりないので、相当簡単に書かれているのだと思います。
そして、Python２年生が出ていたのでそれも読みました。
Python２年生 - スクレイピングのしくみ -
２年生も簡単な内容でした。
今回もヤギ博士とフタバちゃんの会話形式で話が進みます。
フタバちゃんの洋服がピンク一色からボーダーに変わっていて一段と可愛くなっています。
スクレイピングとは、ウェブ上のデータを抽出する技術のことです。
機械学習に取り込む大量のデータを抽出する技術、と聞くとなんだか面白そうな気配があります、
スクレイピングを利用して何かアプリ作りたい。とか考えちゃいます。作らないけど。
ただ、スクレイピングは割とあっさり終わり、グラフの作り方、オープンデータの利用方法、Web APIの利用方法の３つのお話が続きます。
文法の説明は本書も少なかったでしたが、Pythonの大枠を短時間で理解できる、とポジティブに捉えました。
この本は６時間程度で読み終わりました。
そして、Python１年生シリーズの三冊目です。
Python２年生 - データ分析のしくみ -
今回もPython２年生です。
今回はデータ分析のしくみに関してです。
使う予定の無い言語なので自分がどこに向かっているのか不安になりつつあるところです。
発売日が１ヶ月前だったので、無意味にラッキーだなと優越感に浸れました。
まだまだPythonに関して勉強しなくてはならないことがありそうなので、これが最終章と言うわけでは無さそうですが、まだこのシリーズは３冊しか出ていないので今のところ本書が最後の本となります。
フタバちゃんの服装は黄色になっていて可愛いです。
フタバちゃんの楽天的な性格に今回も癒されました。
Pythonに関するデータ分析の本ですが、Python以外でも使えそうなデータ分析に関する知識が学習できました。
統計学の話が多いです。
- PPDACサイクル Problem（課題の設定）／Plan（計画）／Data（データの収集）／Analysis（分析）／Conclusion（取りあえずの結論）
- 代表値 データの分布の中心的な位置を表す一つの値
- 中央値 データを大きさの順に並べてちょうど真ん中にくる値
- 最頻値 最頻値とは度数の最も多い階級に対する値
- 正規分布 確率論や統計学で用いられる連続的な変数に関する確率分布の一つ
- 回帰分析 結果となる数値と要因となる数値の関係を調べて、それぞれの関係を明らかにする統計的手法
- 相関係数 2つの確率変数の間にある線形な関係の強弱を測る指標
言葉の意味だけ見てもわからないので 、実際に動かさないとですね。
結果、これらのシリーズは大変読み進めやすく、アウトプット先行型のこの本は良書でした。
Python自体も動的型付け言語だけあってわかりやすく、私のメイン言語であるJavaと比べるとだいぶ理解しやすかったです。
