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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

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

Python

6月26日 火曜日 さて、もう 23時半で時間ないけど、Pythonの学習する。 プログラム言語も外国語も、毎日のように使っていないと忘れちゃうのでなるべく続ける。といいながら、木曜日夜から月曜日朝まで海外に友人の結婚式に参加するのでその間はさすがにやらないと思うけど。。 Courseraの2週目の課題を早めに終えられるように勧めていく。 Week2は List形式の勉強のようだ。 lis = ["a", "b", "c", "d", "e", "f"] の形ね。 あとは Datatypes x = 17  #integer y = 3.14 #float z = "The Walrus" #string z1 = "30" #string vowels = {'a', 'e', 'i', 'o', 'u'] # list of strings r = True # boolean s = False #boolean Datatype変換 numstr1 = input("Enter a number: ") で、 num1 = float(numstr1) で、変換とか。 この辺は言語でちょっと違うだけで超基本だな。 飛ばし気味に流す。。 あとは、sublist newEngland = [["Massachusetts",6692824],["Connecticut",3596080],               ["Maine",1328302],["New Hampshire",1323459],               ["Rhode Island",1051511],["Vermont",626630]] こんなの newEngland[0] でとれば、["Massachusetts",...

やりたいこと

・全部githubに挙げるのはさすがになんなので(とはいえ、消えないクラウド上に置いておきたい)、自宅環境の中にも Gitlabとかの環境を入れておきたい。 ・CI環境作りたい ・Kubernetesの環境を作ってもっと理解したい。    Helmとかも理解して、コンテナ化されたアプリケーションをうまく活用する方法とか実際にやってみたい。 ・Pythonの勉強したい。 ・mattemostの環境を作って、いろいろと pythonから動かしてみたい。 ・Azure環境/Google Cloud/AWSのどれかを日常的に使うようにしたい。  → 今は会社の アカウントで Azureは月限定的に使える(といっても 15000円程度使えるのは個人で使う額を考えると十分な額なので、うまく利用したい) ・今はこんなところかな。  Web環境もとりあえずクラウド上に作りたい。以前作って会社でも活用した meteorの環境は不要な分を除いて整理してから自分用の環境に置き換えて保存して、meteorもたまには触るようにしたい。→ Angularに移行できるなら移行したいけど、個人で使う Webは meteor でも十分な気がする。(ユーザ管理とかやろうとしたときに MEANスタックで一から作ると時間がかかるのでそれはちょっと厳しいと思ってる。) ・あとは pythonは本気で勉強して、  Spyder IDEを活用  Django使った Webアプリ開発を行う。 そんなところかしら。 上に書いたようなことを、やりたいこと更新しながら毎日少しでもやっていきたい。 一方で、 英語も勉強したい。久々に TOEIC受ける予定。 Netflixで英語のドラマをもっと見て、復習して、もっと英語の能力も上げていきたい。 他は。。。 Rusberry-Pieで IOTの真似事をやってみたい。 土壌センサー・水質センサーとかを使って土の状況見ながら植物育てるとかなんかそういうことをやりたい。。 あとは、趣味だけど 海外旅行ももっとしたい。昨年から今年にかけて色々ヨーロッパを回ったけれど、初めて知る場所は色々興味深いことが多い。 日本国内も色々いきたいけれどね。年取ったらいけなく...

Python_programming (Coursera)

python_programming (Coursera) Courseraで、python programming ってのがやってたので入門してみた。 今日は week1 の最終日でごく簡単なプログラムの提出があった。 とりあえず通った。 70/70 まあ本当に基礎の基礎だから通るのは当然だけどね。。 ↓こんなんとか。 def problem1_7():     b1 = input("Enter the length of one of the bases: ")     b2 = input("Enter the length of the other base: ")     h  = input("Enter the height: ")     A = (1/2)*(float(b1)+float(b2))*float(h)     print("The area of a trapezoid with bases", float(b1), "and",float(b2),"and height",float(h),"is", float(A) ) まあ、きちんとプログラムしている人が大事なポイントを教えてくれるんだろうから、こういうコースを受けるのは簡単なところでも無駄ではないと思うのでOK やったことを残すという意味で、githubとかにも無駄に全部残すことにした。 https://github.com/asato418/coursera_pythonprogramming1 残す意味があるのか?というと疑問だけど、また python忘れて再度やりたくなった時に自分でやったことを見直せば思い出すに違いないということで...

継続して何かをしようと思った。

Open Source Summitに3日間参加して、結構楽しかった。何が楽しかったかというと、参加している人が皆エンジニアとして、新しいことにチャレンジしていることがよくわかったので、やっぱり自分でも何かやってみたいと思ったことが影響している。 やっぱり少しずつでも毎日のように何かエンジニア的なことをやっておいた方がよいなと思った。 で、手始めに今日は家の環境を整備している。 何をどう整備しようか少しなやんだけど、まずは vagrantで簡単に Unix環境が作成できて、そこで docker が動く環境をまず作ろうと。。。 予想通り久しぶりに動かすとなんかもうVirtualBoxとvagrantが整合性合わないのかなんなのか、うまく動かなかったので再度インストールしなおしたら問題なく動作。 vagrantなのでイメージ持ってきているだけとは言え、この作業も毎回はやりたくないので、とりあえず CentOSを最新のイメージにして、dockerとdocker-composeをインストールしたらその状態で vagrant imageを作って保存しておく。 さて、Vagrantfileはこれ。 Vagrant.configure(2) do |config|   config.vm.box = "hirocom/centos7.3"   config.vm.network "public_network",   use_dhcp_assigned_default_route: true end で、hirocom/centos7.3 に yum -y update で CentOS7.5に upgrade docker, docker-compose をオフィシャルサイトの手順でインストール。 これを、ベースの vagrantイメージとして行こう。 なので、 vagrant package コマンドで package作成。 で、mycentos75 という名前で vagrantイメージ作成 >vagrant package >vagrant box add mycentos75 package.box package.box は 1.5GBか。。どこかクラウド...

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