みんなのPython勉強会#11に参加しました
4月に新卒で入社した、美代と申します。
現在、新人研修でコンピュータの基礎を学習中です。
4月12日に開催された、「みんなのPython勉強会#11」に初めて参加したので、その内容と感想を簡単に書こうと思います。
動機
新入社員の技術研修でPythonを学ぶので、他の人がPythonを勉強するのに、どんなことを考えているのか知りたい、というのがこの勉強会に参加しようと思った動機です。
内容
勉強会のページはこちらです。スライドも同じページに掲載されてます。
勉強会の対象者はPythonに関心がある方、プログラミングに興味がある方で、
Pythonを中心としてプログラミングを様々なシーンに活かす方法を一緒に学びます。
当日のライブ配信のアーカイブが以下にあります。
今回の発表は以下の２つでした
- Python環境をどう作るか？
- Pythonとデータサイエンスの歴史
会場で書いたメモを見ながら、まとめます。
Python環境をどう作るか？
辻 真吾さんのご発表でした。
- 現在のPython環境は、”Python + pip + conda” で作るのがベスト。
condaにはAnacondaとMinicondaがあり、全部入りパッケージがAnacondaで、データ解析しない人等はMinicondaを使うとよい。
pipにしかないパッケージもあるため、pipとcondaを両方入れるとよい(pipとcondaは共存可能)。
- Pythonのバージョンの問題は、ほとんどのパッケージが3系に対応してきたので、最近ではあまり気にする必要はない。
Pythonとデータサイエンスの歴史
柴田 淳さんのご発表でした。
技術研修のPython演習では、柴田さんのご著書「みんなのPython 第3版」をテキストにして学習しています。
コンピュータの発展で、Pythonを導入しやすい環境になってきた。
Pythonが好まれる理由
- 並列化しやすい言語
- シンプルで覚えやすい、ラーニングカーブが緩やか
- 非エンジニアにも使いやすい
- C,C++のライブラリとの連携が容易
データサイエンス
2008年に生まれた言葉、急速に広がる。科学者より守備範囲が広く、既存の分析手法を組み合わせて使う。純粋な自然科学よりもビジネス寄り。
- 2009年頃は必要に応じてツールを使い分けていた
- 2013年頃には、Pythonひとつで足りるようになった。
データサイエンスでPythonが使われる理由
- ライブラリが増え、DB接続や並列処理、大量配信でもPythonが使えるようになった
- Pythonが学びやすい
- 単一の言語で仕事する利点が多い
- データ量の増加、データの質の変化(SNS、画像、動画)
- ディープラーニング、機械学習の登場
初心者の次のステップとして、標準ライブラリを読むことをお薦めされてました。
その理由として、コミュニティにより標準ライブラリはリファクタリングされているので綺麗に書かれていること、またPythonのコードパターンの勉強になることを挙げておられました。
感想
Pythonの勉強を始めたばかりなので、大変参考になりました。
標準ライブラリをリファクタリングする文化は、すごくいいと思いました。
個人的な目標は、BlockdiagやSphinxといったPythonで書かれたアプリケーションに、ちょっとした機能を追加できるようになりたいです。当面はこれを目指してPythonの勉強をしていきたいと思います。
