⓪本ページの三行要約
- 本ブログにおけるPythonの利用法を説明します。
- Pythonを利用するにあたって必要な環境構築を説明します。
- 無料で利用できるPythonの教材を紹介します。
➀Pythonについて
-(1)Pythonとは
Pythonとは、機械学習分野で多く用いられるインタプリンタ型の高級言語です。インタプリンタ型言語はコードの一つ一つを個別に実行できるため、初心者でも利用しやすいという特徴があります。また、高級言語は機械語ではなく人間が認識しやすい構文で記述されているため、初心者にとって利用しやすくなっています。
-(2)なぜ本ブログはPythonを利用するのか
さらに、Pythonにはデータ分析系のモジュールが豊富に存在するため、統計学的な分析を行う際にも多く用いられます。本ブログでは、計算やデータの集計・整理を中心にPythonを利用します。
➁環境の構築
(1)anaconda(データ分析が得意なディストリビューション)
データ分析者を中心に人気があるPythonのディストリビューションです。PCの計算能力を利用するため、Google Colaboratoryとは違って計算の時間制限がありません。
(2)Google Colaboratory(事前準備が不要なサービス)
機械学習の研究やコードの公開に利用されるGoogleのサービスです。本ブログにおいても、計算やコードの公開に利用しています。簡単な使い方は参考リンクをご参照ください。
③日本語の学習教材
以下の学習教材は日本語で記述されているため、独学にも十分に利用可能です。しかし、それぞれの学習教材に向き不向きがあるため、ご自身の目的や環境から選択すればよいと思います。なお、これらのテキストは公開時点でアクセス済みですが、各権利者の都合により非公開となる可能性があります。その点はご了承ください。
(1)東京大学によるテキスト(Google Colaboratoryを想定)
Google Colaboratoryを想定したPythonのテキストです。データ分析以外の利用も想定されているため、本ブログでは一切扱わないモジュールなども勉強できます。ダウンロード可能です。
(2)京都大学によるテキスト(anacondaを想定)
anacondaを想定したPythonのテキストです。データ分析以外の利用も想定されているため、本ブログでは一切扱わないモジュールなども勉強できます。ダウンロード可能です。
(3)東京大学のオープンコースウェア(anacondaを想定)
「テキストだけでは学習できない！」という方はこちらをご利用ください。
(4)Dive Into Python 3 の日本語版
プログラミング経験者向けのPython入門書です。少しだけ難易度が高いかもしれません。
④英語の学習教材
以下の学習教材は英語で記述されていますが、グーグル翻訳等を利用することにより十分に利用可能です。しかし、専門の日本人が丁寧に翻訳したわけではないため、ところどころ分かりにくい表現があります。
(1)Python Data Science Handbook
データ分析に特化したテキストです。オライリー社より日本語版の本も出版されています。
(2)The Hitchhiker's Guide to Python
Pythonのインストールから説明されているテキストです。これは日本語版のリンクですが、おそらく機械翻訳のため英語の学習教材として分類しています。
(3)Pythonのドキュメント
Python公式のドキュメントです。正式な使い方などはここをご参照ください。
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