Python 101 – What is it? 【必読】日本語版Python 初心者向け)

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has-background” style=”background-color:#91d1ec” id=”i-1″>FIREで有名なS&P500インデックスファンドの大企業幹部は知っている

コロナ前はほぼ毎週世界中に飛んでいました。ロンドン、バルセロナ、シンガポール、香港、上海、パリ、東京、ニューヨーク、ボストン、シカゴ、サンフランシスコなどなど。多国籍にも関わらず、データサイエンティストやデータエンジニアには極めて共通した想いがあります。それは、「世の中のために、誰もが便利に使える素晴らしいアプリケーションを提供して、社会貢献したい。」です。特に機械学習は、人間がやりたくない作業を自動化するという従来のプログラミング領域を超えることができます。S&P 500など、FIREを狙う方々でこの指数を知らない人はいないと思いますが、S&P 500のほとんどの企業が、貪欲にこの人工知能領域に投資しています。予測を用いてアラートを出したり、シミュレーションを通じて、実際の物理的データを使っていては数年かかってでしか構築できかったアプリケーションの実現を、机上のスパコンで数時間で計算して、トランスファーラーニングという手法を用いて、実際のアクチュエータである自動車やロボットに連携させて、自動運転や自動装置最適化調整をしたり、創薬におけるタンパク質の構造分析の探索研究の短縮化に成功しています。身近なところではTeslaやトヨタの自動運転のコアコンポーネントに利用されているアルゴリズムが挙げられますが、目に見えない創薬のプロセスや、皆さんがAmazonで物を頼んだ際、実はその手元に届いた商品の物流の一部は、ロボットが裏側にあるコンピュータビジョンの個体識別アルゴリズムで自動的に物品の重要や形状を把握して、適切に掴んで仕分けして、人間がする梱包処理手前まで処理をしているかもしれません。びっくりしますよね?私も自分が携わっているプロダクトが、世界中に展開されていて、日本の皆さんも確実に見知らぬ間に利用しているのを横目で見ながらほくそ笑んでいたりします(笑)。この辺りは、線形、非線形アルゴリズムに加え、深層学習のような仕組みが多く使われています。また私自身、扱う領域が広範囲になるため、ほぼ全てのアルゴリズムの開発に世界中で携わっています。今後反応を見て、こうした事例も分かりやすく、平易な言葉で話していけたらと思います。このため、このブログでは、より幅広い(できれば小学生くらいからお年寄りまで)方に読んでもらえるような立て付けにしていきます。そのため、ここは無料で多くの方が学べる内容にしたいので、専門性の高い方には、個別に違うブログ、或いは、既にそれで稼いでいるわけですから、違う場で有料サービスを展開していく予定です。

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has-background” style=”background-color:#91d1ec” id=”i-3″>Pythonとは!

Pythonはそのデータサイエンティストを支える武器となるプログラミング言語の一種です。名称は渋いですよね。私が学生の頃はFORTRANとかCOBOLとかが主流でしたから、あの時代と比べると、めちゃくちゃ計算技術や計算資源が拡張されて、作業が飛躍的に便利になりました。パソコンも当時はいまと比べて高額で、いまのコンピューターでは考えられない非力なものでも40万とかしました。例えば、1997年に当時ではそこそこ自慢していいスペックのメモリ32MB(笑)のCPUを積んだマシーンが40万近くしました。今だと笑っちゃいますね。これだと画面が固まってスマホやガラケーにも勝てない。さて、Pythonで遊ぶ(仕事する)には、開発環境が必要になります。今主流の環境はインタラクティブに結果を見られるJupyter Notebookが主流です。Notebookと呼んだりしますが、本当に授業のメモをとるNoteに記述するように、Markdown(見出しみたいなものです)つけたり、読みやすいツールで、手軽に動作を確認しながら、1行1行結果を目視しながらでバックして開発できます。このため、COBOLのように(古くてすいません)、全部Codingして、コンパイル開始して昼食にいき、1時間後処理結果を確認するとエラーでやり直し。などと言う超絶気が遠くなる昔のやり方と比較して、早い理由がお分かりいただけるかと思います。これが機械学習がTrial&Errorの象徴と言われる、失敗を繰り返すほど成功していく学問の教材として、大変優れている性質を持つと、アメリカの学童の教育にもてはやされている理由です。日本の教育(詰め込み型で失敗を許容しない)とは180度違いますよね。

https://www.python.jp/install/install.html

上記は英語のみになりますが、環境構築をすっ飛ばしてPythonってなんなのさ?というのが素早くキュンキュンに体験できます。もちろんこれでは就職できませんが(笑)、なにもしないよりまず始めて見たいと言う方にとって、環境構築と言う入り口で挫折して、中身を知らずに立ち去るような事態は回避できますので、オススメです。

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