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Data visualization in Python (Coursera course)

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さて、pythonの方も最低1回/週ペースでは勉強していきたい。いや。行かねば。というこtで、 Courseraのコースを再検索。Python関連で興味の持てるコースとしては、 カリフォルニア大学が開いている、 The Raspberry Pi Platform and Python Programming for the Raspberry Pi というコースと、 IBMが主催している、 というコースがあった。で、どちらにしようかなーと思ったが、仕事でも役にたちそうで仕事で暇なときは仕事をしつつ勉強もできそうな Data Visualization with Pythonを受講することにしてみた。 Introduction のビデオを見てみたが、 Matplotlib, seaborn, folim といったライブラリを使って Dataの見えるかを行っていくようだ。 Week1の1st videも少し見てみた。知らなかったが、 Alberta大学の研究所からスピンアウトして設立したDARKHORSE analyticsという会社がデータの見えるかに関して良い仕事をしたらしい。 言いたいことをすぐにわかるようにするグラフを使おうということで、ごたごた飾り付けた3D Pie chartよりは、シンプルに言いたい部分だけ強調した bar chartが良いと。 ふむふむ。 なるほどね。。。。 もっと例が見たかったら,  http:///www.darkhorseanalytics.com/ へ行けと。。 いや。いいね。すごいね。見せ方が。 http://grades.dha.io/ https://www.darkhorseanalytics.com/portfolio/breathing-city こんな例もとても分かりやすい。分かりやすさがすごいね。 https://www.darkhorseanalytics.com/portfolio/2016/1/7/data-looks-better-naked-clear-off-the-table

Time flies.

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いや。結構忙しかったんです。珍しく残業も毎日のようにしていたし。 でも英語はそれなりに勉強してましたが、Python勉強できてない。 久々に台風とかが来たせいで暇な土日でしたが、英語の教育の課題が遅れてて、取り換えずのに使ってました。 まあおかげでなんとかかなり遅れてたのを取り戻すところまではやりましたが。一気に2つ教育受けるのはやめよう。

7/22 再開再開。。

前回の投稿から10日間。 13日から17日までパリ旅行に行っていてその間は勉強せず。水曜日からは仕事に戻ったものの、昨日(21日)は疲れてて思い切り寝てた。 今日はとりあえずだいぶ遅れた英語の教育を受ける。本当は昨日(21日)会社のTOEICテストもあったんだけど、疲れててパス。変わりに9月9日に社外のTOEICを受けることにした。 さて、Pythonの方も12日に課題をやってからほとんど触ってない。触ってないとあっという間に忘れるのはこれまでも経験してわかっているので Courseraで新しいコースを受けようと思っている。 今 Courseraで探したところ、 Data Visualization with Python  が 7/30 から始まるようなので、とりあえずコースにJoinした。明日からできるだけやっていこう。

Python programming (Week4)

Python Programmingの4週目 今週金曜日からまた旅行にいくので、課題をやるなら今日しかない。ということでやりました。 コースの構成は 1) Lesson 1 - Long Strings, Random Library, Building and Sorting Lists 2) Lesson 2 - Descriptive Statistics 3) Lesson 3 - Formatting Print Statements 4) Lesson 4 - Writing a Small Database Application という形になっていて、 乱数、ソート、あとは統計 (statistics.meanとか、statistics.stdev都下の使い方)とか、簡単なデータベースアプリケーションとか。そういう課題。 統計関連の課題はこんな感じ #%% import random numList = [] random.seed(150) for i in range(0,25):     numList.append(round(100*random.random(),1)) #%%    def problem4_2(ran_list):     """ Compute the mean and standard deviation of a list of floats """     import statistics     print(statistics.mean(ran_list))     print(statistics.stdev(ran_list)) 最後の簡単なデータベースアプリは、電話帳のプログラム。ほとんどできてるところに電話帳リストの並び替え機能を加えるのが課題だった。 初心者ようにヒントも書いてあるからちょっと考えればできたけど、2次元配列のソートとかどうやるのかなーと色々考えさせられる部分はあって、授業としてはよくできてるのかな。 電話帳アプリ。追加したのは、"r" を...

英語学習

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最近は英語の学習も止まっていたので週末に取り返す。 まあ本当は週末一気にやるより毎日少しずつやるのがいいのはわかっているんだが。 とりあえず、Need to Readと Practical English 7 を6コースずつ終わらせて、進捗ペースを On Trackまで戻した。

Python mattermostdriverで mattermostの APIを触ってみる。

友人の結婚式がインドネシアであってそれに参加してたり、帰ってきてからは少し仕事が忙しくなったり(言い訳)で、やると決めたはずのプログラムとか色々がすっかり止まってしまった。また来週末からは2泊5日の海外旅行にいくので止まってしまうが、とぎれとぎれでも良いから続けようと思う。。続けたい。 で、今日は Courseraの続きをやろうかと思ったが、どうせ Pythonの勉強するなら実用的なものを触りながらの方がよいだろうということで、 会社で最近良く使われている mattermost を APIで色々制御してみた。 Mattermostdriver のドキュメントはここ。 https://vaelor.github.io/python-mattermost-driver/ pythonでmattermostに投稿したり、投稿したポストを拾ったりと色々やってみた。Pythonで辞書とかリストとかを触る練習にもなって勉強になる。 https://github.com/asato418/mattermost_python/blob/master/mattermost.py んー。Bloggerも会社で使ってる confluence並みに画像とかリストとかが載せやすければ良いんだが。時間がないと画像とかリストとか載せる気がしないな。 とりあえず、自宅でもテスト用に mattermost を動かしたり、pythonで実際に mattermost を呼び出して色々やるのはできそうなところまでは進めたのでとりあえず今日は満足して終わろう。 今度は、mattermostに slashコマンド追加するようなこともやってみたい。 ↓参考を見て真似すればそんなに時間がかからずできるような気はする。(気がするだけ)  https://github.com/bitbackofen/slash-server-for-mattermost

Python programming (Coursera part2)

今日も Coursera のPython Programming 明日の夜からジャカルタいくので、今日中にアサインメントを終わらせておかないとやるタイミングがない。のでやった。 まあ、プログラムの内容はごくごく初歩なのでできて当然だけど、Pythonの文法を覚えてないからどう書けばいいのか調べる必要があって勉強にはなる。 一通り書いて提出。 一発で 80/80 で合格。 まあ簡単だから当たり前とはいえ少しうれしい。 提出内容は、 https://github.com/asato418/coursera_pythonprogramming1/blob/master/ProblemSet2.py 超簡単。 : 80 of 80

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