初心者による初心者のための
Pythonの学び方
2017.06.29
OSSユーザーのための勉強会 < OSS X Users Meeting > #19 Python
横山 直敬
こんばんは
❏ 横山 直敬 といいます.
❏ 金融系SIerのSE (2年目)
❏ 好き: Python, アニメ, バンド, 写真
❏ Python歴は10ヶ月くらい
❏ GitHub: https://github.com/NaoY-2501
話すこと
1. Pythonを始めたワケ
2. これまでのPython歴
3. Webアプリ開発の勉強のすゝめ
4. 言語処理の勉強のすゝめ
5. LT・もくもく会のすゝめ
6. まとめ
Pythonを始めたワケ
❏ 学生時代に研究で少し使っていました
❏ 自然言語処理(形態素解析・テキストの感情分析)
❏ 研究室にPythonユーザがいなかったので暗中模索でした.
❏ 社会人になってから
❏ 業務でコードを書く機会が極端に少なく, 技術的に焦りを感じる
❏ 言語を何か身につけようと思う
❏ Web開発からデータ分析までこなせるPythonに決める
これまでのPython歴 (2016.09-)
❏ Webスクレイピング ハンズオン
❏ みんなのPython勉強会#18 LT
❏ 機械学習 ハンズオン
❏ みんなのPython勉強会 #22 LT
❏ みんなのPython勉強会 #23 LT
2016.09
2016.11
2017.03
2017.04
2017.06 ❏ OSSユーザのための勉強会 #19 LT
これまでのPython歴 - LTについて
❏ みんなのPython勉強会 #18
❏ ハロウィン前後の渋谷駅周辺の混雑具合を可視化
❏ requests + Twitter API + folium
❏ みんなのPython勉強会 #22
❏ connpass APIを使って, Python勉強会の増え方を可視化
❏ Jupyter Notebook + pandas + matplotlib + folium
❏ みんなのPython勉強会 #23
❏ Django + connpass APIでIT勉強会検索Webアプリを作成
そろそろ本題です
❏ データ分析とかWeb開発っぽいことをやってみました.
❏ 応用するの楽しい!
❏ 技術ブログなどを読めば簡単にできることも多い
❏ 基礎もきちんと養っておきたい (できれば手を動かしながら)
❏ 初心者目線でチュートリアルを紹介します!
Web開発のすゝめ
❏ Django Girls Tutorial (Django Girls/Django Girls Japan)
❏ Djangoのチュートリアルです (Girlじゃなくても大丈夫)
❏ テーマはブログ制作
❏ とにかく親切!
❏ CSS(Bootstrap)にも触れている.
❏ Herokuへのデプロイもサポート.
❏ 日本語訳がある (続編は英語だけみたいです)
Web開発のすゝめ - こんな感じのブログができます
Web開発のすゝめ - コメント欄もあります
言語処理のすゝめ
❏ 言語処理100本ノック2015 (東北大学 乾・岡崎研究室)
❏ データ分析や言語処理のスキルが学べる
❏ 自然言語処理, 機械学習も扱える. わくわくします.
❏ データ前処理的な側面もある
❏ データサイエンスブームに乗るならやって損なし
言語処理のすゝめ - 内容は?
❏ 全10章です. こんな問題があります.
❏ 文字列メソッド, スライスを使った準備運動
❏ 正規表現でWikipediaの情報を整形してみる
❏ MeCabで形態素解析・CaboChaで係り受け分析
❏ word2vecで単語の意味のベクトルを学習
言語処理のすゝめ - 実際にやってみた感想
❏ 現在の達成度: 29/100 (2017.02- )
❏ 正規表現でWikipediaの記事の整形をしてます
❏ 基本的にノーヒントという若干のハードモード
❏ 先人の出した答えに頼らない姿勢でやってます
❏ 課題をクリアする達成感が癖になる!
❏ Jupyter NotebookだとTry&Errorがスムーズでオススメ
LT・もくもく会のすゝめ
❏ LTでアウトプットしてみる
❏ フィードバックがもらえる・懇親会のネタできる
❏ もくもく会に参加してみる
❏ 集中できる環境(飽きてアニメ観たりできない環境は大事)
❏ 行き詰まったら周りの詳しい人たちに相談できる
❏ 参加者との交流(ご飯・飲み会)楽しい!
まとめ - Pythonはいいぞ
❏ Web開発に興味あるならDjango Girls Tutorial
❏ データ処理なら言語処理100本ノックで入門
❏ LTすると懇親会で話が弾む, かも
❏ 勉強はもくもく会が捗る!

OSS Study#19_LT