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現今世界處處可見人工智慧的蹤跡，各種好用強大的套件比比皆是，在 AlphaGO 後的 AlphaZero 甚至讓我們認為機器學習、AI 等技術是無所不能的，然而在無所不能的前提下，他還是有基本的架構存在，藉由架構的了解，對於機器學習能更有感覺，在增進效能或表現時，能更清楚可以從那些地方入手，而這堂課就是讓我們能回頭用 Python 實作基礎架構，回味一下 ML、DL 的基本特色。
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更多相關課程 :http://datantu.azurewebsites.net/
「みんなのPython講座 ゼロから少しづつ丁寧に学ぶプログラミング言語Python3のエッセンス」のレクチャーの一つ、デスクトップアプリとは？です。
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プログラミング言語Pythonをゼロから少しづつ丁寧に解説するので、Pythonの本質を無理なく着実に身につけることができます。
レクチャーの難易度は緩やかに上昇するので、プログラミング初心者の方でも問題なく受講することができます。
ゼロからPythonを学習し、楽しみながらそのエッセンスを身につけていただくことがこのコースの目的です。
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この動画はノンプロ研初心者プログラミング講座Pythonコース第5期 TA umeさんの卒業LT（ライトニング トーク）「API活用とデータ整理」（2021.06.14）から抜粋して公開しています。
目次
0:00:00 オープニング
0:01:17 Pythonでできること
0:02:51 APIって何？
0:03:17 APIの扱いを学ぶためのおススメコンテンツ
0:05:00 Pandasって何？
0:05:19 Pandas勉強のためのおススメコンテンツ
0:06:16 おまけ
学習コミュニティ「ノンプロ研」の中で学ぶ「ノンプロ研講座」
https://plannauts.co.jp/nonproken-course/
ノンプログラマーのためのスキルアップ研究会紹介ページ
https://plannauts.co.jp/nonproken/
Voicyチャンネル「『働く』の価値を上げるスキルアップラジオ」
https://voicy.jp/channel/2986
いつも隣にITのお仕事
https://tonari-it.com/
株式会社プランノーツ
https://plannauts.co.jp/
書籍情報
https://tonari-it.com/category/publication/
独り言による Python 講座です。TensorFlow（テンソルフロー） と Keras（ケラス）で論理演算のディープラーニングを行います。
動画中に使用したソースは以下のサイトに書いてあります。
https://9cubed.info/article/python/0055
【2019/10/29 追記】19:40 でテストデータの正規化の注意事項について説明していますが、テストデータの正規化は、fit_transform() ではなく、transform() を使うと、学習データの最大最小を使ってくれて、問題なく分類できるそうです。コメントで教えて頂きました grade さん、ありがとうございます！
Python講座一覧
https://www.youtube.com/playli....st?list=PLzEbEpZ4njv
第15回 scikit-learn による初歩の機械学習(Hello, world!)
https://www.youtube.com/watch?v=YEo13-vH8Zk
第16回 ディープラーニング - 開発環境構築
https://www.youtube.com/watch?v=Y7CMUB5ADWc
第17回 ディープラーニング - 概要
https://www.youtube.com/watch?v=B93-1801fOc
第18回 ディープラーニング - 論理演算
https://www.youtube.com/watch?v=UoDoxH5A5Dk
第19回 ディープラーニング - 微分
https://www.youtube.com/watch?v=GJQXydUz2YU
第20回 ディープラーニング - 損失関数
https://www.youtube.com/watch?v=FghLCbSCDIk
第21回 ディープラーニング - 勾配降下法
https://www.youtube.com/watch?v=wSGta8B_PPE
第22回 ディープラーニング - 勾配降下法（続き）
https://www.youtube.com/watch?v=Fv_fERDXFco
第23回 ディープラーニング - 誤差逆伝播法
https://www.youtube.com/watch?v=5LV8Eh030s4
第24回 ディープラーニング - TensorFlow と Keras
https://www.youtube.com/watch?v=sTdSZKohqxw
Pythonでパズルゲームを作ります。
第3回目は、だんごを落下させる処理を作っていきます。
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この動画はノンプロ研初心者プログラミング講座Pythonコース第8期 TA な～さんの卒業LT（ライトニング トーク）「Pythonを会社に持ち帰ろう！」（2022.05.30）から抜粋して公開しています。
目次
0:00:05 オープニング
0:00:24 ノンプロ研Python講座ＴＡ！
0:02:42 やったよ！ Python講座
0:05:17 エンディング
学習コミュニティ「ノンプロ研」の中で学ぶ「ノンプロ研講座」
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ノンプログラマーのためのスキルアップ研究会紹介ページ
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書籍情報
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前回の動画、Excelを使って単回帰分析をする動画はご覧いただけましたか。
前回の動画では、Excelを使って単回帰分析を行いました。
Excelでやったら単回帰分析でやっていることの理論の理解が深まったのではないでしょうか。
今回の動画では、Pythonを使って単回帰分析を行っていきます。
Excelよりずっと簡単に単回帰分析をすることができます。
Pythonの便利さをご理解いただけると思います。
Pythonで単回帰分析を行う方法はいくつもあります。
今回はその中から、2つの方法をご紹介します。
1つ目は、Seabornを使用した方法です。
2つ目は、Numpyを使用した方法です。
詳しくはレッスンには説明いたします。
▼目次
00:00 はじめに
01:20 データの読み込みとデータの説明
02:51 散布図行列と相関行列
06:19 seabornで単回帰分析
08:28 NumPyで単回帰分析
12:03 決定係数の求め方
14:43 おわりに
▼関連動画
【Pythonで始める人工知能入門講座】AI講座01.コース紹介｜初心者の方でもわかるように説明を頑張ります！
https://youtu.be/eKQvbCoxrz8
【Pythonで始める人工知能入門講座】AI講座01.コース紹介｜初心者の方でもわかるように説明を頑張ります！
https://youtu.be/eKQvbCoxrz8
【人工知能、まずはここから】ゼロからわかる単回帰分析｜AI講座 第03回
https://youtu.be/Zw77K0_rui0
【数学を勉強する意味がわかる！】AI講座04.単回帰分析 ＜数式を使った理解編_前半＞｜Pythonで始める人工知能入門講座
https://youtu.be/kPTuof7NGqk
【微分の使い道がわかる！】AI講座05.単回帰分析 ＜数式を使った理解編_後半＞｜Pythonで始める人工知能入門講座
https://youtu.be/JqcyBM51RAo
【仕事にすぐ使える！】AI講座06.単回帰分析 ＜エクセルで学ぶ単回帰分析＞｜Pythonで始める人工知能入門講座
https://youtu.be/ki_Xf3PLUbc
▼書き起こし
```python
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
bs = load_boston()
df = pd.read_csv(bs.filename, header =1)
df
```
それでは、前回のレッスン同様、ボストンの住宅価格のデータをPandasのデータフレームに読み込ませましょう。
実行します。
データを読み込めました。
前回の動画を見ていない人のために、データセットについて少し説明します。
このデータセットは、ボストンを506の区画に分けた各区画のデータが入っています。
各区画に関するデータとは、その区画の犯罪率や住宅価格などです。
データの各項目に関する詳しい情報を知りたい方は、print関数で、bs.DESCRと書いて実行してみてください。
このデータセットに関するリファレンスが表示されます。
このデータセットを、住宅価格を目的変数、それ以外を説明変数として使用します。
つまり、住宅価格を色々なデータで予測するために使用します。
前回のレッスンでは、住宅価格を目的変数、部屋数を説明変数として単回帰分析を行いました。
つまり、部屋数が多ければ、住宅価格があがりそうという経験に基づいて説明変数を選びました。
表示されているデータフレームの列名だと、MEDVが住宅価格のデータ、RMが部屋数のデータです。
```python
print(bs.DESCR)
```
## 散布図行列・相関行列から説明変数を選ぶ
```python
import seaborn as sns
sns.pairplot(df)
```
しかし、Seabornを使用すれば、全てのデータを眺めてから説明変数を選ぶことができます。
実際にやってみましょう。
まず、Seabornをsnsという名前で使用できるようにインポートします。
次に、pairplotメソッドを使用して全てのデータの散布図を表示させます。
sns.pairplot丸括弧。丸括弧の中に、ボストンデータが入ったデータフレームdfを渡します。
実行します。
全てのデータの散布図を表示できました。
このように、pairplotメソッドは、引数の全てのデータ同士の散布図を表示してくれるメソッドです。
行列で散布図が表示されているのものを、そのまま散布図行列と言ったりします。
散布図行列の見方を説明します。
縦軸、横軸にはそれぞれ、与えられたデータのカラム名が書かれています。
縦軸の一番下には、MEDV、つまり、住宅価格の散布図が並んでいます。
横軸の一番左のデータ名が、CRIMなので、区画一人当たりの犯罪発生率が横軸となった時の散布図が表示されています。
犯罪は、少ない方が、住宅価格は高くなりそうですよね。
確かに、横軸の値が0に近いほど縦軸、住宅価格は高くなっていることが読み取れます。
なお、一番右下は、縦軸と横軸が同じデータ、MEDVが来るので、ヒストグラムで表示されています。
これは、他のデータ同士も同じで、全ての散布図の左上から右下に向けての対角方向にはヒストグラムが並ぶことになります。
このように、全てのデータ同士の散布図が並んで表示されているのが、散布図行列です。
散布図行列を使用すれば、視覚的に相関がありそうなデータを説明変数として選ぶことができます。
また、とりあえず、全体のデータの傾向を見たい時などにも非常に便利です。
（続く）
▼書き起こしブログ
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#人工知能 #AI #Python #単回帰分析 #Seaborn # NumPy #sklearn
【情報Ⅰ動画教科書】全範囲完全網羅！
https://toppakou.com/info1/
【目次】
0:00 はじめに
0:15 Pythonとは？
4:13 インストール方法
8:40 文字・数字演算
19:17 変数
30:07 for文 繰り返し
37:29 リスト
45:45 IF条件分岐・比較演算子
54:37 関数
1:03:20 while文
1:08:41 ライブラリ
1:16:07 データ型
【総目次】情報１動画教科書
https://toppakou.com/info1/
文字おこし（ソースコード取得可能）
【総集編の文字おこし】ソースコードも記載しています。
https://note.com/toppakou/n/n87a22cbdd539
Python超入門講座【総集編】プログラミング初心者向け【高校 情報１対応】IT業界15年の元資格の予備校講師が解説
■第１話 Pythonとは？インストール方法、文字・数字演算
https://note.com/toppakou/n/n0....8cd0b46723c?magazine
■第２話 Python 変数入門
https://note.com/toppakou/n/na....caa95633285?magazine
■第３話 ループ 繰り返し
https://note.com/toppakou/n/n7....c21331ab719?magazine
■第４話 リスト
https://note.com/toppakou/n/nd....661fc4c943b?magazine
■第５話 制御構文（IF 条件分岐）関係演算子
https://note.com/toppakou/n/nc....111f719239d?magazine
■第６話 関数
https://note.com/toppakou/n/nd....b8a955c7ed8?magazine
■第７話 while繰り返し処理
https://note.com/toppakou/n/n4....2c993151db0?magazine
■第８話 ライブラリ
https://note.com/toppakou/n/n1....72166e70c7f?magazine
■第９話 データ型
https://note.com/toppakou/n/n1....8bbcb6b88f7?magazine
#Python #プログラミング #高校情報１
実行環境
この講座では、Google Colabを利用してPythonのプログラムを実行し、Stable Diffusionで、AI画像生成する方法と共に、Creative Reality Studioでアバターを喋らせる方法を紹介しています。
監修：佐野勝人
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この講座は、JavaやCなどのプログラミングの経験を元に、Pythonでやりたい処理を試行錯誤して実現した経験の中から、有益だと思われる情報やテクニックなどをお伝えしようと思い立って始めました。
初心者向けの本やサイト、逆に専門性に特化した情報は溢れていますが、ちょっと凝った処理を作ろうとして悩んだ時、探しても中々回答に辿り着くことができないという方も多いと思います。
そんな方のお手伝いができたら嬉しいです。
音声読み上げソフト／VOICEVOX:WhiteCUL
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本動画では、数値計算に特化したPythonライブラリであるNumPyに関する20個の演習問題に取り組んでいただきます！
ベクトルや行列の扱い方、基本的な統計量の算出や線形代数でよく用いる計算、行列の結合から分解といった数値計算（特に線形代数）において重要であろう内容をピックアップしました！
NumPyをもっと知りたい、NumPyを使ってみたい方にはもってこいの内容になります。
00:00 イントロ
01:06 1問目：ベクトルの定義
02:09 2問目：行列の定義
03:02 3問目：ベクトルの作成
04:39 4問目：行列の作成
05:31 5問目：基本情報の取得
07:12 6問目：インデックスとスライシング
10:46 7問目：四則演算
12:33 8問目：転置
14:30 9問目：逆行列
17:02 10問目：ブロードキャスト
18:13 11問目：ベクトルのサイズ変更
18:53 12問目：統計値
20:56 13問目：ユニバーサル関数 part1
22:11 14問目：ユニバーサル関数 part2
23:44 15問目：行列の結合
24:47 16問目：行列の分解
26:18 17問目：グラフ化
29:49 18問目：演習課題
30:47 19問目：演習課題
32:16 20問目：演習課題
■ Twitter
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■ Udemy
https://www.udemy.com/user/jin-xi-hang-ping-2/
#Python #NumPy #NumPyで数値計算
![「Python講座」 ダイジェスト映像 [宗定講師] ―デジハリ・オンラインスクール](https://i.ytimg.com/vi/o1o66VS-Lg0/mqdefault.jpg)
Webエンジニア宗定 洋平講師による、デジハリ・オンラインスクール「Python講座」のダイジェスト動画です。
↓こちらもよければチェックしてみてください〜
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https://youtu.be/WYU2Git8dRg
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https://youtu.be/MNTzNFGgmYI
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初心者向けのPython講座です！Windowでの開発環境をつくる一番簡単な方法を解説！
【目次】
00:00 はじめに
00:51 1.Pythonをインストールするためのサイトへ
01:38 2.Windowsインストーラー
03:36 【余談】Microsoft StoreとAnacondaについて
🔽自分のWindows PCが32bit or 64bitどちらなのか調べる方法
1.画面下タスクバー内のスタートメニューまたは検索フォームから「コントロールパネル」を開く
2.「システムとセキュリティ」をクリック
3.「システム」をクリック
4.するとPCの情報がつらつらと表示されます。その中に「システムの種類】という項目があり、そこに32 or 64の記載があるはずです。
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🔽セイトのプロフィール
10歳のときプログラミングに出会う → Webエンジニア → 海外支社立ち上げ。100人程度の開発組織へ → VPoEなう
【Twitter】
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🔽セイトのPython動画
『【Python超入門講座】この動画1本でゼロから基礎をマスター！【初心者向け】』
https://youtu.be/kBKn5IkH06A
『【Python×AI超入門講座】画像認識を体験しよう！【初心者向け】』
https://youtu.be/F4oevQ-BUm8
『【Python超入門講座】Macの開発環境を構築しよう【初心者向け】』
https://youtu.be/DJUEA9wiCgY
『【Python超入門講座】Windowsの開発環境を構築しよう【初心者向け】』
https://youtu.be/INuV7HTl9yM
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動画編集：Haruna さん
【動画内容】
第６回の講座で学んだリカレントニューラルネットの発展形であるLSTMについて学びます。RNNより、長期的な期間を用いた学習が可能です。
【無料教材配布】
下記メールアドレスかフォームまで、どの講座の教材が欲しいか、お送りください。
教材一式を送付させていただきます。一切料金は発生いたしませんので、ご安心ください。
http://proglabo.com/contact/
【外部リンク】
・疑似実行環境
http://proglabo.com/python_ai
・全ての講座
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【Python基礎講座】
第1回（print文）：https://youtu.be/XunlxE0-Us4
第2回（変数の基本）：https://youtu.be/fTzJRD8k0N4
第3回（変数の四則演算）：https://youtu.be/3_SXbCfq5n8
第4回（変数の型変換）：https://youtu.be/zfEyRvXkGP4
第5回（リスト）：https://youtu.be/TmL-l9r3N_E
第6回（タプルとセット）：https://youtu.be/_xPffca3YrA
第7回（辞書）：https://youtu.be/NDawqkfl6sI
第8回（変数の応用）：https://youtu.be/t6pu1aggYFU
第9回（条件文/if文）：https://youtu.be/VvdXZE3mIoY
第10回（ループ/for文）：https://youtu.be/FTb1knrvYyQ
第11回（例外処理/try文）：https://youtu.be/91qF-rsn3LQ
第12回（関数/def）：https://youtu.be/8kMicPnNWGE
第13回（クラスとインスタンス）：https://youtu.be/JLeq6kGUBY4
第14回（コンストラクタとデストラクタ）：https://youtu.be/Ve_GemkTzBE
第15回（クラス変数とメンバ変数）：https://youtu.be/bhT3cFD4qZg
第16回（クラスの使い道）：https://youtu.be/yrFIQshiCYY
第17回（クラスの継承）：https://youtu.be/Vv5VWzD54Dk
第18回（クラスのスコープ）：https://youtu.be/ar9q4Vk51zE
第19回（ライブラリ）：https://youtu.be/MQD-2TX9sh4
第20回（スコープ）： https://youtu.be/i_6HOC2xdMc
第21回（参照渡し・値渡し）：https://youtu.be/lwir8bMCAZo
第22回（ファイル操作）：https://youtu.be/rh4YyBZh8BY
第23回（小技集）：https://youtu.be/U22G4MBjuSY
【Python人工知能講座】
第1回（Numpy）：https://youtu.be/s5ctAvv4QkE
第2回（Pandas）：https://youtu.be/4xFBasAoUBY
第3回（重回帰・ロジスティック回帰）：https://youtu.be/T3OKUFCdJkw
第4回（決定木分析）：https://youtu.be/1r99lS9yqb0
第5回（クラスタリング）：https://youtu.be/jdNtq5FASRg
第6回（ランダムフォレスト）：https://youtu.be/oai-rpj6bBk
第7回（サポートベクタマシン）：https://youtu.be/Oq1ogqd75eg
第8回（ニューラルネットワーク）：https://youtu.be/VeaRG8CiQuU
第9回（グリッドサーチ）：https://youtu.be/qL_QGgx6g38
【Python画像認識講座】
第1回（Kerasの基本）：https://youtu.be/ZS8kQXXEbO4
第2回（Kerasの応用）：https://youtu.be/Ai9usnGiEOs
第3回（畳み込みニューラルネットワーク）：https://youtu.be/JMll1xmc2pw
第4回（大規模学習済みモデルの利用）：https://youtu.be/3an3V1yKfMc
第5回（転移学習）：https://youtu.be/Ic4am232Gbk
第6回（物体検出）：https://youtu.be/wiIYaNrHH6U
第7回（セグメンテーション）：https://youtu.be/bTCWozwpmow
第8回（敵対的生成モデル）：https://youtu.be/ugYfkIH1zvI
【Python時系列講座】
第1回（Kerasの基本）：https://youtu.be/cLYxrymLWaI
第2回（Kerasの応用）：https://youtu.be/DJm6EiahmTg
第3回（時系列データの基本）：https://youtu.be/e6jSPo80iHI
第4回（統計モデルの基本(ARMA)）：https://youtu.be/nHxnKJYCQCo
第5回（統計モデルの応用(ARIMA/SARIMA)）：https://youtu.be/HrfYcHebUUs
第6回（リカレントニューラルネット(RNN)）：https://youtu.be/QYYAxVbP8Hc
第7回（LSTM）：https://youtu.be/4607KV4FGTs
第8回（GRU）：https://youtu.be/GFohq7vIjtA
【Python自然言語講座】
第1回（Kerasの基本）：https://youtu.be/i9CoY-2Q1v8
第2回（Kerasの応用）：https://youtu.be/NS0410mw6ag
第3回（自然言語入門）：https://youtu.be/J9HON9iMvFE
第4回（単語と文章のベクトル化(word2vec/doc2vec)）：https://youtu.be/9Gih75Ujsq8
第5回（単語の重要度推定(TFIDF)）：https://youtu.be/DB2_METh9mE
第6回（文章の感情推定(oseti)）：https://youtu.be/797UEnkr5ZY
第7回（文書自動生成(LSTM)）：https://youtu.be/dIWObjmqsGs
↓こちらもよければチェックしてみてください〜
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【目次】
00:00 はじめに
00:51
03:08 Step1."Homebrew"のインストール
06:05 Step2."pyenv"のインストール
11:15 Step3."Python"のインストール
18:09 【余談】Anacondaについて
🔽パスを通すコード（動画内 09:30~）
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『【Python超入門講座】Macの開発環境を構築しよう【初心者向け】』
https://youtu.be/DJUEA9wiCgY
『【Python超入門講座】Windowsの開発環境を構築しよう【初心者向け】』
https://youtu.be/INuV7HTl9yM
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▼目次
00:00 はじめに
01:08 繰り返しとは
01:36 for文について
03:21 for文の使い方
04:34 break
05:12 continue
05:49 for文のネスト
07:01 for文の使用例
07:56 while文
10:33 無限ループ
12:50 おわりに
▼動画について
この動画では、Pythonの繰り返しについて説明します。
はじめに、繰り返しについて説明します。
そして、繰り返しの代表的なfor文、for文の中で使われるbreakやcontinueについて学習しましょう。
また、繰り返しのもうひとつの構文、while文を学習し、繰り返し処理が終わらないエラーケースの無限ループについて学習します。
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▼関連動画
Python超入門コース 合併版｜Pythonの超基本的な部分をたった1時間で学べます【プログラミング初心者向け入門講座】
https://youtu.be/HyU3XL2F9GE
Pythonの便利ライブラリ「Pandas入門講座」合併版｜Pandasの基本的なこと3時間で学べます【Python超入門コースの次におすすめの入門講座】
https://youtu.be/XfoYeWCzjac
【Pythonで面倒な仕事を自動化しよう 合併版】8つの自動化のテクニックを紹介
https://youtu.be/fyNCftVsp4g
Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう 合併版｜2時間で学べます【Pandas入門講座の次におすすめ】
https://youtu.be/HuJV9Vq6snQ
PythonでWebスクレイピイング｜たった2時間で自動ログインやデータ取得、画像保存まで学べます【プログラミング初心者でもできる】
https://youtu.be/ANoxy74O_VE
▼【Python入門・応用講座】
【Python入門・応用講座】基礎から実践に必要な応用までを一気に習得（初心者〜中級者向け）｜01.コース紹介
https://youtu.be/D34YsFmIU_Y
【Python入門・応用講座】WindowsとMacにPythonができる環境をつくろう｜02.Pythonの環境構築
https://youtu.be/LRKQmeR0pGw
【Python入門・応用講座】これを知らずにプログラミングはできない？！｜03.プログラミングの3つの基本構造、実行方法
https://youtu.be/CgPtVbp1AKs
【Python入門・応用講座】04.変数｜わかった気になっていない？基本をしっかり理解しよう！（変数はデータを入れることができる箱のようなもの）
https://youtu.be/KSngN3SLaU0
【Python入門・応用講座】05.データ型｜変数に入れるデータの種類と特徴、確認の方法を覚えよう
https://youtu.be/fQp2D7uCS54
【Python入門・応用講座】06.リスト｜要素へのアクセス方法、追加や削除の仕方を学習しよう（初心者〜中級者向け）
https://www.youtube.com/watch?v=T2zOhjXslxY
【Python入門・応用講座】07.タプル｜リストとの違いやタプルの特徴を理解しよう
https://youtu.be/97DgodjozGY
【Python入門・応用講座】08.辞書｜追加や削除、取り出し方など扱い方と特徴を学ぼう（初心者にもわかりやすく解説）
https://youtu.be/ytW_FVja6jc
【Python入門・応用講座】09.集合｜重複した要素を削除できる「集合」の扱い方と特徴を学ぼう（初心者にもわかりやすく解説）
https://youtu.be/FJLcnSlEVHM
【Python入門・応用講座】10.演算子 | プログラミングになくてはならない算術演算子や関係演算子、論理演算子などをしっかりとマスター
https://youtu.be/qdQz_iS6dOE
【Python入門・応用講座】11.条件分岐｜条件に応じて処理を分ける「条件分岐」をマスター！if文やmatch文について説明（初心者にもわかりやすく解説）
https://youtu.be/PChMdnLHIic
▼自己紹介
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この動画では、Matplotlib & Seaborn 入門コースでどんなことを解説していくかお話しします。まずは最初に、「Matplotlibとは何か？」「Seabornとは何か？」ということから説明します。
▼目次
00:00 はじめに
00:41 Matplotlibとは
01:00 Seabornとは
01:21 このコースで学べること
▼おすすめ動画
Python超入門コース
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Pandas入門コース
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仕事の自動化の再生リスト
https://www.youtube.com/playli....st?list=PLavQwENTsEB
プログラミング初心者がPythonを完全無料で学習する方法
https://youtu.be/FVTSMyh8a9o
株のデータ分析
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たった1分でPythonのプログラミングを始める｜GoogleColaboratoryの使い方
https://youtu.be/wMXhZAINYhw
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▼文字書き起こし
こんにちは。キノコードです。
Pythonを勉強していて「このデータをグラフ化できたらいいのにな」と思うことはありませんか？
あるいは、「もっと自分の思う通りに可視化ができたらいいのにな」と思うことがありません？
他にも、Excelを使っている方で「周りを驚かせるもっと美しいグラフを作りたい」「Excelでは作れないグラフを作ってみたい」と思ったことはありませんか？
そんな悩みを解決するのは、このMatplotlib & Seaborn 入門コースです。
Matplotlib とはPythonのグラフを描くためのライブラリです。
Matplotlibは非常に様々なグラフを描くことができます。
たとえば、線グラフ、棒グラフのほかに、円グラフ。
ヒストグラム
箱ひげ図
3Dグラフまで描くことができます。
seabornもmatplotlibと同様にグラフを作るためのライブラリです。
seabornは、matplotlibをベースに作られており、美しい配色や形のグラフを作ることが可能です。
この動画では、matplotlibやSeabornの基本的なことを学んだあとに、公式リファレンスにある比較的高度なグラフの作り方の解説をしていきたいと思います。
プログラミング初心者の方にもわかりやすいように丁寧な説明を心がけました。
また、ストレスなくみれるように、編集で無駄な部分もカットしています。
さらに、復習しやすいように、動画の内容をそのまま書き起こしてウェブサイトに記事化していますし、レッスンで使ったプログラムのソースコードもウェブサイトで無料で公開しています。
それらを活用しながら、最後までレッスンにお付き合いください。
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キノコードのチャンネルでは、Python超入門コース、Pandas超入門コース、仕事の自動化の動画をアップしています。
また、matplotlib・seaborn入門コースの他に、人工知能入門コースやWebアプリケーション開発入門コースを現在作成中です。
新しい動画が更新されたときに通知がいくように、また、復習の時に動画がどこにいったかわからなくならないように、チャンネル登録をお願いします。
それではまた次の動画でお会いしましょう。
▼書き起こしブログ
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▼お仕事のお問い合わせ
キノコードでは、仕事の自動化の開発業務&コンサルティング業務のみを現在受け付けております。
お問い合わせ先かTwitterのDMか、「キノコードトップページ→概要」にあるメールアドレスまでお問い合わせください。
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▼目次
00:00 はじめに
02:48 重回帰分析とは
04:15 重回帰分析の概要
09:18 おわりに
▼動画の内容
お待たせしました。人工知能開発 入門講座、再開です。
人工知能開発、次のテーマとしまして、重回帰分析について説明します。
さて、これまでの動画を振り返ってみましょう。
1回目では、このコースの目的として、ビジネスマンが教養として人工知能を知ることの必要性を話しました。
2回目では、「人工知能とは何か？」というテーマで、用語の意味や、実際の活用事例など、人工知能の周辺知識について紹介しました。
3回目からは、具体的な手法として、単回帰分析について説明しました。
この人工知能開発入門講座では、1つの人工知能の手法に対して4回に分けて説明をします。
(1)数学がわからない方であっても概念を理解できる説明をする、「ゼロからわかる理論編」
(2)数学・統計学を使って概念の説明をする、数式を使って理解編。
(3)Excelを使って説明する、エクセルで学ぶ人工知能編。
(4)Pythonによる実装方法を説明する、Python実装編。
このような流れです。
この動画は、重回帰分析の1回目、「ゼロからわかる概論編」です。
数学が苦手な方でも理解できるよう、難しい理論は省きます。
つまり、ざっくりと「こういうものだ」と概要を理解いただけるように説明をします。
もっと詳しく理論を知りたい方は、次の数式を使って理解編もぜひご覧ください。
▼関連動画
【Pythonで始める人工知能入門講座】AI講座01.コース紹介｜初心者の方でもわかるように説明を頑張ります！
https://youtu.be/eKQvbCoxrz8
【Pythonで始める人工知能入門講座】AI講座01.コース紹介｜初心者の方でもわかるように説明を頑張ります！
https://youtu.be/eKQvbCoxrz8
【人工知能、まずはここから】ゼロからわかる単回帰分析｜AI講座 第03回
https://youtu.be/Zw77K0_rui0
【数学を勉強する意味がわかる！】AI講座04.単回帰分析 ＜数式を使った理解編_前半＞｜Pythonで始める人工知能入門講座
https://youtu.be/kPTuof7NGqk
【微分の使い道がわかる！】AI講座05.単回帰分析 ＜数式を使った理解編_後半＞｜Pythonで始める人工知能入門講座
https://youtu.be/JqcyBM51RAo
【仕事にすぐ使える！】AI講座06.単回帰分析 ＜エクセルで学ぶ単回帰分析＞｜Pythonで始める人工知能入門講座
https://youtu.be/ki_Xf3PLUbc
【簡単・お手軽】AI講座07.単回帰分析 ＜Python実装編＞｜Pythonで始める人工知能入門講座
https://youtu.be/fmRj8Ysh-5A
【この1本、1時間でわかる】単回帰分析 合併版｜人工知能入門講座【初心者向け】
https://youtu.be/z0C66ijroVQ
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Pythonの基礎を環境構築とHello Worldから、条件分岐などの基本的な構文、クラスとオブジェクトの利用まで総合的にカバーする集中講座です。
プログラミングやPythonに初めて触れる人、今一度基礎をしっかり固めたい人におすすめです。
※この動画はfreeCodeCamp.orgの許諾の下、下記動画を元に再構成しています。
Learn Python - Full Course for Beginners [Tutorial]
https://youtu.be/rfscVS0vtbw
⭐️目次⭐️
00:00:00 はじめに
00:01:40 PythonとPyCharmのインストール、環境構築
00:09:30 Hello World
00:12:49 [演習] 三角形を書いてみる
00:19:52 変数とデータ型
00:37:00 文字列を扱う
00:56:10 数値を扱う
01:14:00 ユーザー入力を受け取る
01:19:57 [演習] 基礎的な計算機を作る
01:29:01 リスト
01:40:36 リストを操作する関数
01:54:29 タプル
02:00:04 関数
02:14:47 Return文
02:22:55 If文
02:46:42 If文と比較演算子
02:55:44 [演習] 計算機を改善する
03:04:54 辞書
03:14:55 Whileループ
03:22:06 [演習] Guessing Gameを作る
03:39:44 Forループ
03:51:11 [演習] 累乗を計算する関数を書く
03:57:45 二次元配列とFor文のネスト
04:07:12 [演習] 翻訳機を作る
04:18:25 コメント
04:25:19 Try / Except
04:38:29 ファイルの読み込み
04:49:38 ファイルの書き込み
04:58:42 モジュールとpip
05:23:14 クラスとオブジェクト
05:46:32 [演習] クイズゲームを作る
06:02:09 メソッド
06:07:18 継承
06:20:43 Pythonのインタープリター
06:28:20 おわりに
✏️日本語版制作
KCS :: Keio Computer Society YouTubeチャンネル: https://m.youtube.com/user/kcs1959
Besshy (@besshy8) Twitter: https://twitter.com/besshy8
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💻無料で学べるプログラミング学習サイト freeCodeCamp (日本語): https://www.freecodecamp.org/japanese/
📚チュートリアル記事と更新情報 freeCodeCampニュース (日本語): https://www.freecodecamp.org/japanese/news/
🎥freeCodeCamp.org YouTubeチャンネル (英語): https://www.youtube.com/c/Freecodecamp
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Pythonを使ったデータの可視化がはじめての方であっても、これ1本でPythonの可視化がかなりできるようになるように講座を作りました。
線グラフ、棒グラフ、円グラフといった基本的なグラフの他に、データ分析に必要なグラフ化までマスターできるようになります。
またX軸やY軸の設定であったり、1度に複数のグラフを作成する方法、2軸グラフの作成方法も学べます。
このレッスンでぜひPythonを使ったグラフの作成方法をマスターしてください。
▼目次
00:00:00 オープニング&挨拶
00:01:15 コース紹介 | Pythonによるデータ可視化、グラフ化
00:03:21 【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう
00:15:09 【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう
00:31:55 【基礎】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ
00:41:42 【実践】売上管理表で棒グラフでグラフ化してみよう
00:56:25 【基礎】Pythonを使った円グラフの作成方法
01:03:55 【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法
01:15:57 08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】
01:33:58 09.Pythonを使った2軸グラフの作成方法
01:47:51 10.Pythonのライブラリ「Seabron」の使い方を解説します。
01:56:39 11.「Seabron」で色々なグラフを作成してみる
▼各レッスン
01.コース紹介 | Pythonによるデータ可視化、グラフ化
https://youtu.be/gemKqLVmRoA
02.【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう
https://youtu.be/8X14vY13U-M
03.【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう
https://youtu.be/ghr_PUKfPGo
04.【基礎編】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ
https://youtu.be/Vdptnm649MU
05.【実践】売上管理表で棒グラフでグラフ化してみよう
https://youtu.be/j8Xl8ITOOjk
06.【基礎】Pythonを使った円グラフの作成方法
https://youtu.be/10kD86Cq_yE
07.【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法
https://youtu.be/0iAfbgc6Wfc
08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】
https://youtu.be/QWlUDyW38OQ
09.Pythonを使った2軸グラフの作成方法
https://youtu.be/L748Fiudn0s
10.Pythonのライブラリ「Seabron」の使い方を解説します。
https://youtu.be/1Bi6yt1HrMY
11.「Seabron」で色々なグラフを作成してみる
https://youtu.be/GZuMAWKd8Yc
▼各レッスンの書き起こしブログ
01.コース紹介 | Pythonによるデータ可視化、グラフ化
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-01/
02.【基礎】Matplotlibの基本的な使い方 | 折れ線グラフを使って学んでいこう
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-02/
03.【実践】株価のデータを折れ線グラフで可視化してみよう
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-03/
04.【基礎編】棒グラフ、積み上げ棒グラフ、2変量棒グラフ
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-04/
05.【実践】売上管理表で棒グラフでグラフ化してみよう
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-05/
06.【基礎】Pythonを使った円グラフの作成方法
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-06/
07.【実践】Pythonを使った円グラフの作成方法
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-07/
08.Pythonを使った複数グラフの作成方法【subplot , subplots】
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-08/
09.Pythonを使った2軸グラフの作成方法
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-09/
10.Pythonのライブラリ「Seabron」の使い方を解説します。
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-10/
11.「Seabron」で色々なグラフを作成してみる
https://kino-code.com/matplotlib_seaborn-11/
▼自己紹介
ブログに自己紹介を書いております。
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これ1本でPythonでExcelの自動化がかなりできるようになると思います。基本的だけど実践的なPythonによるExcel操作の方法をお教えするので、ご自身の仕事のためにカスタマイズをしたり、カスタマイズするためのGoogle検索するポイントがわかるようになると思います。この動画の内容をマスターして、ぜひ仕事の自動化や業務の効率化を実現してください。
▼目次
00:00:00 はじめに
00:01:54 PythonでExcel操作1「Pythonを使ったExcel操作の基本的な使い方」
00:28:49 PythonでExcel操作2「複数ファイルの自動集計、発注レポートの自動作成」
01:02:36 PythonでExcel操作3「売上予測分析やグラフ付きレポートを完全自動作成」
02:08:21 おわりに
▼関連動画
Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう( 第一弾 )｜一瞬で仕事がおわるプログラミング活用術
https://youtu.be/-5v7CuXm7Ns
書き起こしブログ
https://kino-code.com/python_a....utomation_operate_ex
Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう( 第二弾 )｜ExcelとPythonでのやり方を比較しながらわかりやすく解説
https://youtu.be/nfOeBBotc2k
書き起こしブログ
https://kino-code.com/python_a....utomation_operate_ex
Pythonで面倒なExcelの仕事を自動化しよう( 第三弾 )｜「売上予測分析」や「グラフ付きレポート」を完全自動作成
https://youtu.be/Qy4j2KA1pvw
書き起こしブログ
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Pythonの便利ライブラリ「Pandas入門コース」合併版｜Pandasの基本的なこと3時間で学べます【Python超入門コースの次におすすめの入門講座】
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Python超入門コース 合併版｜Pythonの超基本的な部分をたった1時間で学べます【プログラミング初心者向け入門講座】
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▼自己紹介
現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化などの開発 & コンサルティング）
前職：リクルート
▼SNS
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【ガチレビュー】テックアカデミーのPython講座を現役エンジニアが受講してみた
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魔王魂（商用可）
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この動画では、Pythonの環境構築 for Windowsについて説明します。文字の書き起こし、ソースコードも完全無料です。サイトでの登録なども一切不要です。概要欄の下部にサイトURLあります。
▼目次
00:00 はじめに
00:15 環境構築に必要なもの
01:40 anacondaのインストール方法
03:12 Visual Studio Codeの設定方法
05:00 Pythonの拡張機能のインストール
▼インストールするもの
VSCode
https://azure.microsoft.com/ja....-jp/products/visual-
Anaconda
https://www.anaconda.com/distribution/
▼関連動画
【Python超入門コース】01.コース紹介(https://youtu.be/3jymAyMJjR8)
【Python超入門コース】02.Pythonとは(https://youtu.be/vfd80_TBM7U)
【Python超入門コース】03.環境構築 for Mac(https://youtu.be/qbpvBr71h9U)
【Python超入門コース】03.環境構築 for Windows(https://youtu.be/Cs7friXdqdM)
【Python超入門コース】04.プログラムの基本構造(https://youtu.be/tfvJny0ZJi8)
【Python超入門コース】05.実行(https://youtu.be/DE5n5qz7104)
【Python超入門コース】06.変数(https://youtu.be/9sASnwpBHkk)
【Python超入門コース】07.データ型(https://youtu.be/zbseHk5QPk0)
【Python超入門コース】08.リスト(https://youtu.be/1dQpxoome4Y)
【Python超入門コース】09.演算子(https://youtu.be/Dz8-31zPVFQ)
【Python超入門コース】10.条件分岐(https://youtu.be/sPOX6uIiRYQ)
【Python超入門コース】11.繰り返し(https://youtu.be/d-eWPT74zXY)
【Python超入門コース】12.関数(https://youtu.be/nb4jPV_oXLE)
【Python超入門コース】13.クラス(https://youtu.be/F5guF1y7G48)
【Python超入門コース】14.実践(https://youtu.be/hbmLczYGvJk)
理屈はさておき、Dockerを使って、あっという間にPythonのデータ分析の環境構築をする｜WindowsとMacの説明あり(https://youtu.be/yoBvz39X55w)
▼各超入門コース 合併版（約1時間）
【Python超入門コース】(https://youtu.be/HyU3XL2F9GE)
【JavaScript超入門コース】(https://youtu.be/gs0l4rsQCGM)
【Java超入門コース】(https://youtu.be/kjxetd5ylzI)
【PHP超入門コース】(https://youtu.be/bLxQYJV75h4)
【Go超入門コース】(https://youtu.be/kPXfMFJ0oIE)
【Ruby超入門コース】(https://youtu.be/0DO5bsQB5So)
【Kotlin超入門コース】(https://youtu.be/UswtcJlDZ3I)
▼自己紹介
現在：フリーランス（マーケティング関連の人工知能開発、データ分析や業務自動化など）
前職：リクルート
▼SNS
Twitter : https://twitter.com/kino_code/likes
Facebook : https://www.facebook.com/%E3%8....2%AD%E3%83%8E%E3%82%
Website : https://kino-code.com/
▼文字書き起こし
環境構築に必要なもの
環境構築とは、プログラムを書いたり、実行できたりする環境を自分のコンピュータに整えることをいいます。
環境構築のために、VisualStudioCode本体、VisualStudioCodeのPython拡張機能、anacondaの3つをインストールします。
インストールするものを1つずつ簡単に説明します。
まず、Visual Studio Codeについてです。
Visual Studio Codeとは、マイクロソフトが開発したプログラムを書くためのエディタです。
VScodeとも呼ばれています。
VScodeは、Windows、macOS、Linux、色々なOSで使うことができます。
また、Java、C言語、pythonなど有名どころのプログラミング言語を書くことができます。
VScodeは、好きな開発環境の1位に選ばれている人気の開発環境です。
キノコードのレッスンでは、設定などで迷うことなく言語の学習に集中できるように、基本的にはVScodeを開発環境として使っていきます。
インストールするものは、概要欄にURLを貼っておきます。
次に、anacondaです。
anacondaは、Pythonのディストリビューションです。
anacondaには、Pythonで使われるさまざまなライブラリが入っている便利なものです。
anacondaのインストール方法
それでは、anacondaのインストールをしていきます。
Googleで「anaconda download」と検索すれば出てきます。
これが公式サイトです。URLは概要欄に記載しています。
downloadをクリック
「Python3系」のanacondaがありますのでダウンロードしましょう。
（ダウンロードには数分かかります）
ダウンロードが完了したら、ダウンロードフォルダを開きましょう。
クリックをしてインストール。
次々、進んでいきましょう。
インストールが完了しました。
「閉じる」で完了です。
続いて、パスを設定します。
Windowsの検索欄で、「システム環境変数」と入力し、「システム環境変数の編集」をクリックします。
「環境変数」をクリック。
「システム環境変数」内の変数「Path」をダブルクリック。
「新規」をクリックし、「こちら（C:\Users\kino-code\Anaconda3）」を入力し、「OK」をクリックします。
以上で、環境変数の設定が完了しました。環境変数の設定を反映させるため、一度PCを再起動してください。
再起動後にコマンドプロンプトを開きます。
python -V(大文字)と入力してください。
バージョンが返ってくれば、環境変数の設定が完了です。
Visual Studio Codeのインストール方法と設定
VScodeの設定を進めていきましょう
公式サイトからVScodeをダウンロードします。
Googleで「vscode」と検索すれば出てきます。
こちらが公式サイトです。
「今すぐ無料でダウンロードする」をクリック。
ここに「Windows」の「こちら（User Installer 64bit）」をクリックしてダウンロードしましょう。
（ダウンロードには数分かかります）
ダウンロードが完了したら、ファイル（VSCodeUserSetup-x64-1.4exe）をダブルクリック。
「セットアップ」画面が表示されるので、「同意」を選択し、「次へ」をクリック。
VSCodeをインストールするフォルダも、デフォルトのままにしておきましょう。
「次へ」をクリック。
「次へ」をクリック。
「デスクトップ上にアイコンを作成する」以外にチェックを入れ、「次へ」をクリック。
「インストール」をクリックしてインストールを開始します。
これでセットアップは終わりです。「完了」をクリックして、VSCodeを起動します。
VScodeが立ち上がりました。
表示が英語になっているので、日本語に変えてみましょう。
一番左のバーをアクティビティバーといいます。
この四角のアイコンをExtensionsといいます。ここで、拡張機能をインストールできます。
「Japanese Language Pack for Visual Studio Code」と検索してみましょう。「Japanese」と入力すると、候補が出てくると思います。
インストールをクリック。
インストールが終わったらvscodeを再起動してみましょう。
表示が日本語になっています。
最後に、PythonのVSCode拡張機能「Python Extention」をインストールしていきましょう。
これがあると、補完機能やデバック機能があり便利です。
拡張機能でPythonと検索しましょう。
インストールをクリック。
次に、パスを設定します。
メニューバーで、「設定」をクリックし、「基本設定」＞「設定」の順に選択します。
「設定の検索」欄に「python.pythonpath」を入力し、
「こちら（C:\Users\kino-code\Anaconda3\python.exe）」を入力します。
VSCodeを再起動すると、設定が完了します。
これで環境構築は終わりです。
▼文字書き起こし&ソースコードは下記ブログ
https://kino-code.com/course-python03-environment-for-windows/
▼タグ
#Python初心者 #環境構築forWindows #プログラミング入門
【動画内容】
機械学習分野でのデファクトスタンダードなアルゴリズムである「ニューラルネットワークのライブラリKeras」の基本的な使用方法についての紹介です。モデルの作成方法と学習方法について学びます。
【無料教材配布】
下記メールアドレスかフォームまで、どの講座の教材が欲しいか、お送りください。
教材一式を送付させていただきます。一切料金は発生いたしませんので、ご安心ください。
http://proglabo.com/contact/
【外部リンク】
・疑似実行環境
http://proglabo.com/python_ai
・全ての講座
https://proglabo.com
・GitHub
https://github.com/proglabo
・Twitter
https://twitter.com/_ProgLabo_?s=09
【Python基礎講座】
第1回（print文）：https://youtu.be/XunlxE0-Us4
第2回（変数の基本）：https://youtu.be/fTzJRD8k0N4
第3回（変数の四則演算）：https://youtu.be/3_SXbCfq5n8
第4回（変数の型変換）：https://youtu.be/zfEyRvXkGP4
第5回（リスト）：https://youtu.be/TmL-l9r3N_E
第6回（タプルとセット）：https://youtu.be/_xPffca3YrA
第7回（辞書）：https://youtu.be/NDawqkfl6sI
第8回（変数の応用）：https://youtu.be/t6pu1aggYFU
第9回（条件文/if文）：https://youtu.be/VvdXZE3mIoY
第10回（ループ/for文）：https://youtu.be/FTb1knrvYyQ
第11回（例外処理/try文）：https://youtu.be/91qF-rsn3LQ
第12回（関数/def）：https://youtu.be/8kMicPnNWGE
第13回（クラスとインスタンス）：https://youtu.be/JLeq6kGUBY4
第14回（コンストラクタとデストラクタ）：https://youtu.be/Ve_GemkTzBE
第15回（クラス変数とメンバ変数）：https://youtu.be/bhT3cFD4qZg
第16回（クラスの使い道）：https://youtu.be/yrFIQshiCYY
第17回（クラスの継承）：https://youtu.be/Vv5VWzD54Dk
第18回（クラスのスコープ）：https://youtu.be/ar9q4Vk51zE
第19回（ライブラリ）：https://youtu.be/MQD-2TX9sh4
第20回（スコープ）： https://youtu.be/i_6HOC2xdMc
第21回（参照渡し・値渡し）：https://youtu.be/lwir8bMCAZo
第22回（ファイル操作）：https://youtu.be/rh4YyBZh8BY
第23回（小技集）：https://youtu.be/U22G4MBjuSY
【Python人工知能講座】
第1回（Numpy）：https://youtu.be/s5ctAvv4QkE
第2回（Pandas）：https://youtu.be/4xFBasAoUBY
第3回（重回帰・ロジスティック回帰）：https://youtu.be/T3OKUFCdJkw
第4回（決定木分析）：https://youtu.be/1r99lS9yqb0
第5回（クラスタリング）：https://youtu.be/jdNtq5FASRg
第6回（ランダムフォレスト）：https://youtu.be/oai-rpj6bBk
第7回（サポートベクタマシン）：https://youtu.be/Oq1ogqd75eg
第8回（ニューラルネットワーク）：https://youtu.be/VeaRG8CiQuU
第9回（グリッドサーチ）：https://youtu.be/qL_QGgx6g38
【Python画像認識講座】
第1回（Kerasの基本）：https://youtu.be/ZS8kQXXEbO4
第2回（Kerasの応用）：https://youtu.be/Ai9usnGiEOs
第3回（畳み込みニューラルネットワーク）：https://youtu.be/JMll1xmc2pw
第4回（大規模学習済みモデルの利用）：https://youtu.be/3an3V1yKfMc
第5回（転移学習）：https://youtu.be/Ic4am232Gbk
第6回（物体検出）：https://youtu.be/wiIYaNrHH6U
第7回（セグメンテーション）：https://youtu.be/bTCWozwpmow
第8回（敵対的生成モデル）：https://youtu.be/ugYfkIH1zvI
【Python時系列講座】
第1回（Kerasの基本）：https://youtu.be/cLYxrymLWaI
第2回（Kerasの応用）：https://youtu.be/DJm6EiahmTg
第3回（時系列データの基本）：https://youtu.be/e6jSPo80iHI
第4回（統計モデルの基本(ARMA)）：https://youtu.be/nHxnKJYCQCo
第5回（統計モデルの応用(ARIMA/SARIMA)）：https://youtu.be/HrfYcHebUUs
第6回（リカレントニューラルネット(RNN)）：https://youtu.be/QYYAxVbP8Hc
第7回（LSTM）：https://youtu.be/4607KV4FGTs
第8回（GRU）：https://youtu.be/GFohq7vIjtA
【Python自然言語講座】
第1回（Kerasの基本）：https://youtu.be/i9CoY-2Q1v8
第2回（Kerasの応用）：https://youtu.be/NS0410mw6ag
第3回（自然言語入門）：https://youtu.be/J9HON9iMvFE
第4回（単語と文章のベクトル化(word2vec/doc2vec)）：https://youtu.be/9Gih75Ujsq8
第5回（単語の重要度推定(TFIDF)）：https://youtu.be/DB2_METh9mE
第6回（文章の感情推定(oseti)）：https://youtu.be/797UEnkr5ZY
第7回（文書自動生成(LSTM)）：https://youtu.be/dIWObjmqsGs
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GoogleのVision APIというものを使うことで、初心者でも画像認識を扱うことができます！
【動画内のサンプルコード】
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【目次】
00:00 はじめに
02:38 1.画像認識の概要
04:08 2.APIの解説
08:19 3-1.GCPの登録
15:47 3-2.Vision APIの設定
35:50 3-3.PythonでAPIをたたく
45:14 さいごに
🔽セイトのプロフィール
10歳のときプログラミングに出会う → Webエンジニア → 海外支社立ち上げ。100人程度の開発組織へ → VPoEなう
【Twitter】
プログラミング／Web業界の話を発信してます！
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🔽セイトのPython動画
『【Python超入門講座】この動画1本でゼロから基礎をマスター！【初心者向け】』
https://youtu.be/kBKn5IkH06A
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https://youtu.be/F4oevQ-BUm8
『【Python超入門講座】Macの開発環境を構築しよう【初心者向け】』
https://youtu.be/DJUEA9wiCgY
『【Python超入門講座】Windowsの開発環境を構築しよう【初心者向け】』
https://youtu.be/INuV7HTl9yM
🔽Special Thanks
動画編集：@poppy0p0 さん
画像素材：いらすとや さん（https://www.irasutoya.com/）
🔽訂正
※08:19に「GPC」とありますが正しくは「GCP」の間違いでした
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■講義使用ファイル
下記URLより講義で使用するファイルをダウンロードしてください。
https://drive.google.com/drive..../folders/1oKCLH1D_KX
本動画では、データ操作に特化したPythonライブラリであるPandasに関する20個の演習問題に取り組んでいただきます！
データの特性確認やデータの整形、データの集計といった様々な用途におけるPandasの使い方を演習形式で学んでいきます！
Pandasをもっと知りたい、データ操作を習得したい方にはもってこいの内容になります。
00:00 イントロ
01:24 1問目：データの読み込み
02:10 2問目：データの中身確認
03:02 3問目：不要な列、行の削除
03:02 3問目：不要な列、行の削除
06:41 4問目：データの型、サイズ、列名、行名の確認
07:57 5問目：任意の要素を取得
11:44 6問目：条件抽出
17:31 7問目：ユニークな値の抽出
19:16 8問目：重複除去
20:59 9問目：カラム名変更
24:21 10問目：並び替え
25:39 11問目：ダミー変数への処理
28:57 12問目：欠損値の確認
29:54 13問目：欠損値の補完
30:53 14問目：欠損値の削除
34:20 15問目：ユニークな値と出現回数
35:57 16問目：グループごとの集計
37:48 17問目：統計量の確認
39:19 18問目：折れ線グラフの表示
42:17 19問目：相関係数の算出
45:09 20問目：データの出力
■ Twitter
https://twitter.com/03Imanyu
■ Udemy
https://www.udemy.com/user/jin-xi-hang-ping-2/
#Python #Pandas #Pandasでデータ操作
■ 機械学習をもっと学ぶなら『キカガク』へ
https://www.kikagaku.ai/
AI・機械学習超入門、ということで、本講義から全5回に分けてAI・機械学習の基礎からPythonを用いた実装まで超わかりやすくお伝えしていきます！記念すべき第1回は、機械学習の基礎知識を15分でお伝えする講座となります。
＜対象者＞
・AI・機械学習を学び始めようと思っている方
・Pythonの基礎を終えたので次のステップを学んでいきたい方
・他の講座等で学んでみたがあまり理解できなかった方
00:00 イントロ
01:32 AI（機械学習）とは
05:09 機械学習とは
08:13 機械学習に必要な2つのステップ
11:11 機械学習の3大トピック
#機械学習入門 #AI入門 #機械学習
動画内ではお伝えできませんでしたが、この講座は各レッスンにつき、大きく4つにわけて解説をしたいと思っています。
(1)数学がわからない方であっても概念を理解できる説明
(2)数学・統計学を使って概念の説明
(3)Excelを使って概念を説明
(4)Pythonによる実装方法
という流れにしたいと考えています。
もっとわかりやすいように進化させていきたいと思いますので、わかりにくい点などありましたらコメントにてご教示いただけたら幸いです！
▼目次
00:00 人工知能開発コースの紹介
▼おすすめ動画
Python超入門コース
https://youtu.be/HyU3XL2F9GE
Pandas入門講座
https://www.youtube.com/playli....st?list=PLavQwENTsEB
Matplotlib & Seaborn 入門講座（再生リスト）
https://www.youtube.com/playli....st?list=PLavQwENTsEB
仕事の自動化（再生リスト）
https://www.youtube.com/playli....st?list=PLavQwENTsEB
プログラミング初心者がPythonを完全無料で学習する方法
https://youtu.be/FVTSMyh8a9o
株のデータ分析（再生リスト）
https://www.youtube.com/playli....st?list=PLavQwENTsEB
たった1分でPythonのプログラミングを始める｜GoogleColaboratoryの使い方
https://youtu.be/wMXhZAINYhw
▼SNS
Twitter : https://twitter.com/kino_code/likes
Facebook : https://www.facebook.com/%E3%8....2%AD%E3%83%8E%E3%82%
Website : https://kino-code.com/
▼書き起こしブログ
https://kino-code.com/python_ai-01/
▼お仕事のお問い合わせ
キノコードでは、仕事の自動化の開発業務&コンサルティング業務のみを現在受け付けております。
お問い合わせ先かTwitterのDMか、「キノコードトップページ→概要」にあるメールアドレスまでお問い合わせください。
#Python #人工知能 #AI
【動画内容】
文章から、感情を抽出します。文章を書いた人の感情がわかれば、商品や事柄に対して、どのような意見を持っているかの分析ができます。
【無料教材配布】
下記メールアドレスかフォームまで、どの講座の教材が欲しいか、お送りください。
教材一式を送付させていただきます。一切料金は発生いたしませんので、ご安心ください。
http://proglabo.com/contact/
【外部リンク】
・疑似実行環境
http://proglabo.com/python_ai
・全ての講座
https://proglabo.com
・GitHub
https://github.com/proglabo
・Twitter
https://twitter.com/_ProgLabo_?s=09
【Python基礎講座】
第1回（print文）：https://youtu.be/XunlxE0-Us4
第2回（変数の基本）：https://youtu.be/fTzJRD8k0N4
第3回（変数の四則演算）：https://youtu.be/3_SXbCfq5n8
第4回（変数の型変換）：https://youtu.be/zfEyRvXkGP4
第5回（リスト）：https://youtu.be/TmL-l9r3N_E
第6回（タプルとセット）：https://youtu.be/_xPffca3YrA
第7回（辞書）：https://youtu.be/NDawqkfl6sI
第8回（変数の応用）：https://youtu.be/t6pu1aggYFU
第9回（条件文/if文）：https://youtu.be/VvdXZE3mIoY
第10回（ループ/for文）：https://youtu.be/FTb1knrvYyQ
第11回（例外処理/try文）：https://youtu.be/91qF-rsn3LQ
第12回（関数/def）：https://youtu.be/8kMicPnNWGE
第13回（クラスとインスタンス）：https://youtu.be/JLeq6kGUBY4
第14回（コンストラクタとデストラクタ）：https://youtu.be/Ve_GemkTzBE
第15回（クラス変数とメンバ変数）：https://youtu.be/bhT3cFD4qZg
第16回（クラスの使い道）：https://youtu.be/yrFIQshiCYY
第17回（クラスの継承）：https://youtu.be/Vv5VWzD54Dk
第18回（クラスのスコープ）：https://youtu.be/ar9q4Vk51zE
第19回（ライブラリ）：https://youtu.be/MQD-2TX9sh4
第20回（スコープ）： https://youtu.be/i_6HOC2xdMc
第21回（参照渡し・値渡し）：https://youtu.be/lwir8bMCAZo
第22回（ファイル操作）：https://youtu.be/rh4YyBZh8BY
第23回（小技集）：https://youtu.be/U22G4MBjuSY
【Python人工知能講座】
第1回（Numpy）：https://youtu.be/s5ctAvv4QkE
第2回（Pandas）：https://youtu.be/4xFBasAoUBY
第3回（重回帰・ロジスティック回帰）：https://youtu.be/T3OKUFCdJkw
第4回（決定木分析）：https://youtu.be/1r99lS9yqb0
第5回（クラスタリング）：https://youtu.be/jdNtq5FASRg
第6回（ランダムフォレスト）：https://youtu.be/oai-rpj6bBk
第7回（サポートベクタマシン）：https://youtu.be/Oq1ogqd75eg
第8回（ニューラルネットワーク）：https://youtu.be/VeaRG8CiQuU
第9回（グリッドサーチ）：https://youtu.be/qL_QGgx6g38
【Python画像認識講座】
第1回（Kerasの基本）：https://youtu.be/ZS8kQXXEbO4
第2回（Kerasの応用）：https://youtu.be/Ai9usnGiEOs
第3回（畳み込みニューラルネットワーク）：https://youtu.be/JMll1xmc2pw
第4回（大規模学習済みモデルの利用）：https://youtu.be/3an3V1yKfMc
第5回（転移学習）：https://youtu.be/Ic4am232Gbk
第6回（物体検出）：https://youtu.be/wiIYaNrHH6U
第7回（セグメンテーション）：https://youtu.be/bTCWozwpmow
第8回（敵対的生成モデル）：https://youtu.be/ugYfkIH1zvI
【Python時系列講座】
第1回（Kerasの基本）：https://youtu.be/cLYxrymLWaI
第2回（Kerasの応用）：https://youtu.be/DJm6EiahmTg
第3回（時系列データの基本）：https://youtu.be/e6jSPo80iHI
第4回（統計モデルの基本(ARMA)）：https://youtu.be/nHxnKJYCQCo
第5回（統計モデルの応用(ARIMA/SARIMA)）：https://youtu.be/HrfYcHebUUs
第6回（リカレントニューラルネット(RNN)）：https://youtu.be/QYYAxVbP8Hc
第7回（LSTM）：https://youtu.be/4607KV4FGTs
第8回（GRU）：https://youtu.be/GFohq7vIjtA
【Python自然言語講座】
第1回（Kerasの基本）：https://youtu.be/i9CoY-2Q1v8
第2回（Kerasの応用）：https://youtu.be/NS0410mw6ag
第3回（自然言語入門）：https://youtu.be/J9HON9iMvFE
第4回（単語と文章のベクトル化(word2vec/doc2vec)）：https://youtu.be/9Gih75Ujsq8
第5回（単語の重要度推定(TFIDF)）：https://youtu.be/DB2_METh9mE
第6回（文章の感情推定(oseti)）：https://youtu.be/797UEnkr5ZY
第7回（文書自動生成(LSTM)）：https://youtu.be/dIWObjmqsGs
動画ご視聴ありがとうございました！
今後もプログラミング講座を投稿していきますので、
是非チャンネル登録お願いします！
※プログラムは文字コード「UTF-8」で保存しましょう！
■登録はコチラ↓↓↓
http://www.youtube.com/channel..../UCc3XhFHxPlnsjg2JEN
■導入編の動画はコチラ↓↓↓
【１】Python講座 入門 導入編 これを知らないと絶対挫折に挫折します！
https://www.youtube.com/watch?v=Ae1xWRkwXX4
■環境構築の動画はコチラ↓↓↓
【２】Python講座 入門 実践編 ソッコーで環境構築が完了する！
https://www.youtube.com/watch?v=MzgTUA8maLA&t=53s
#Python
#プログラミング
#初心者
Pythonの基本的な概念・操作を2時間で学べます！初めてプログラミングを勉強する方や、すでにプログラミングを習得済みの方でPythonの基本を速習したい方に最適です。🍎PDFファイル無料ダウンロードはこちらから→ https://youseful.jp/python-pdf
＊＊＊＊＊＊＊
MC プロフィール 「プログラミング教育系YouTuber・Udemy講師：今西航平」
■ 経歴
2017年8月 株式会社キカガク 入社
2019〜2020年 同社 取締役
2019年度 東北大学大学院医学系研究科 非常勤講師
2021年1月〜現在 海外人材系企業 取締役
2021年4月〜現在 ブロックチェーン企業 取締役
■ YouTube
Pythonを中心としたプログラミング講座を配信するYouTubeチャンネル「いまにゅのプログラミング塾」を運営。チャンネル登録者数は5.3万人。
https://www.youtube.com/channel/UC0xR...
■ Udemy
オンライン動画学習プラットフォームUdemyにて5つの講座を展開。
ベストセラー講座を複数持ち、受講生は1.2万名以上。
①今西さん直伝：Python入門【業務改善のための初心者講座】
https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3HC8B...
②今西さん直伝：GAS講座【完全版】
https://px.a8.net/svt/ejp?a8mat=3HC8B...
■Twitter
機械学習YouTube「いまにゅのプログラミング塾」の新着情報を随時ツイート
https://twitter.com/03Imanyu
■ 著書
『Tableauで始めるデータサイエンス』
https://amzn.to/3hXAp8S
『図解ポケット 今日から使える! データサイエンスがよくわかる本』
https://amzn.to/3hTQKvs
＊＊＊＊＊＊＊
▼動画サマリ
00:00 オープニング
02:16 Python講座 ～概観～
03:06 Python講座 ～GoogleColabの準備～
06:05 Python講座 ～四則演算～
11:13 Python講座 ～変数～
18:30 Python講座 ～比較演算子～
23:37 Python講座 ～データ型～
29:12 Python講座 ～リスト～
38:58 Python講座 ～辞書～
45:05 Python講座 ～if文～
52:51 Python講座 ～for文～
1:00:21 Python講座 ～for文_応用～
1:07:25 Python講座 ～break文とcontinue文～
1:10:30 Python講座 ～関数～
1:24:18 Python講座 ～クラス～
1:43:01 Python講座 ～ライブラリ～
2:02:58 Python講座 ～Pythonでよく起こるエラー～
2:09:00 エンディング
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本シリーズをご覧いただけたら、統計学の基礎を理解して、もっと深いところまで知りたいといった意欲がわくようにカリキュラムを練っております。
00:06 概要説明
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本講座は、Python入門に必要な内容を一通り解説しているPython初学者向けの内容となります。本動画をご覧になっていただくことで、Pythonの基礎文法をしっかり理解することができます。「プログラミングが初めてで不安」という方でも大丈夫です。プログラミング初学者向けに平易な用語を用いて解説しておりますのでご安心ください。
「Python入門ならこの内容を伝えたほうが良い」という内容もあるかもしれませんが、Python講師歴4年以上の私が経験則から取捨選択した内容であり、重要な基礎部分に絞ってお伝えしております。
00:00:00 イントロ
00:00:49 Google Colabの準備
00:03:48 四則演算
00:08:56 変数
00:16:14 比較演算子
00:20:38 データ型
00:26:14 リスト
00:35:59 辞書
00:41:33 if文
00:49:19 for文
00:56:49 for文応用
01:03:52 break文とcontinue文
01:06:41 関数
01:20:28 クラス
01:38:52 ライブラリ
01:58:39 Pythonでよく起こるエラー
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この動画は全14回のPandas入門講座を1本にまとめたものです。
Pandasの基本的なことを3時間で学べます。
Python超入門コースを終わられた方や、Pythonを使ってデータ集計や加工、データの前処理を勉強したい方に最適です。
▼目次
00:00:00 コース紹介
00:04:01 JupyterLabの使い方〜プログラムの記述や実行、表やグラフも表示できるPythonユーザーに人気のツール
00:16:19 Pandasとは〜できることや使い方
00:31:03 DataFrameとは〜データフレーム作成、インデックスやカラムの変更方法、データ操作
00:49:48 Seriesとは〜シリーズの作成方法、データの抽出、四則演算
01:04:51 ファイルの読み込み・書き出し〜CSV・Excelファイルの読み込みと書き出し、データベースとの接続方法
01:22:24 データの抽出方法〜特定の列や行、特定の条件に一致するデータの抽出
01:39:33 データの並び替え〜小さい順・大きい順の並び替え、複数列の並び替え
01:49:10 groupbyでのデータ集計〜カテゴリごとの合計や平均の集計方法
02:00:10 pivot_tableでのデータ集計〜集計方法をカスタマイズできる
02:10:10 mergeでのデータフレームの結合〜データフレーム同士の結合方法
02:20:37 concatでのデータフレームの結合〜データフレーム同士の縦結合など
02:29:29 時系列データの扱い方〜指定した日数での集計、月末だけの集計、週次や月次の集計
02:40:41 map,apply,applymapの使い方＾SeriesやDataFrameに関数を適用する方法
▼文字書き起こし&ソースコードは下記ブログ
Pandas入門コース#01 Pandasのコース紹介(https://kino-code.com/pandas_course_introduction/)
Pandas入門コース#02 Jupyter Labの使い方(https://kino-code.com/pandas_course_jupyter_lab/)
Pandas入門コース#03 Pandasとは?(https://kino-code.com/pandas_course_pandas/)
Pandas入門コース#04 DataFrameとは(https://kino-code.com/pandas_course_dataframe/)
Pandas入門コース#05 Seriesとは(https://kino-code.com/pandas_course_series/)
Pandas入門コース#06 CSV・Excelファイルの読み込み・書き出し、データベースとの接続方法( https://kino-code.com/pandas_course_read_write/ )
Pandas入門コース#07 データ抽出の方法(https://kino-code.com/pandas_c....ourse_data_extractio
Pandas入門コース#08 データの並び替えの方法 (https://kino-code.com/pandas_sort/)
Pandas入門コース#09 データ集計（groupby）の方法 (https://kino-code.com/pandas_groupby/)
Pandas入門コース#10 データ集計（pivot_table）の方法 (https://kino-code.com/pandas_pivot_table/)
Pandas入門コース#11 データの結合方法(merge)(https://kino-code.com/pandas_merge/)
Pandas入門コース#12 データフレームの結合方法（concat）(https://kino-code.com/pandas-concat/)
Pandas入門コース#13 時系列データの扱い方(https://kino-code.com/pandas_chronological_order/)
Pandas入門コース#14 SeriesやDataFrameに関数を適用する方法(map, apply, applymapメソッド)(https://kino-code.com/pandas_function/)
▼おすすめの動画
Python超入門コース
https://youtu.be/HyU3XL2F9GE
Pandas入門コース（再生リスト）
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Python×仕事自動化（再生リスト）
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理屈はさておき、Dockerを使って、あっという間にPythonのデータ分析の環境構築をする
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Pythonで株価のデータ分析
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現在：フリーランス
前職：リクルート
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👀関連動画・サイトはこちら！
▼はじめてのアルゴリズム講座【完全版】
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▼Google Colaboratoryの使い方
https://youtu.be/YoDnnC9yM90
▼【高校情報Ⅰ】2-1-7 小数のデジタル表現
https://youtu.be/F9P1ebCDC2U
▼【高校情報Ⅰ】2-1-9 文字のデジタル表現
https://youtu.be/ajHiM-mRQrc
▼【高校情報Ⅰ】3-3 演算の仕組み
https://youtu.be/U1bh5W8BPmI
▼【高校情報Ⅰ】3-4 ソフトウェアの種類
https://youtu.be/Z9cUGT3JEqs
▼【高校情報Ⅰ】3-28 モデル化とシミュレーション
https://youtu.be/_tvm2pV38kw
▼【高校情報Ⅰ】3-15 プログラミングの基本
https://youtu.be/hJ6WYiUbXS4
▼Javaの世界地図
https://youtu.be/zoGVx8V_QhI
▼MONTY PYTHON'S FLYING CIRCUS DVD Vol.1
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▼IEEE Top Programming Languages 2022
https://spectrum.ieee.org/top-....programming-language
▼ Python公式ドキュメント
https://docs.python.org/ja/3/index.html
▼ 組み込み関数－Python公式ドキュメント
https://docs.python.org/ja/3/l....ibrary/functions.htm
💡チャプター
00:00 オープニング
00:35 Pythonとは（https://youtu.be/LhfF8WwhYus）
08:21 Pythonを動かそう（https://youtu.be/sXo0_wR7XtQ）
20:12 Pythonの基本（https://youtu.be/uvVNCzMoRik）
31:13 変数（https://youtu.be/pjYLQPSkLSs）
39:50 データ型（https://youtu.be/a8ePjoievrM）
51:26 配列/リスト（https://youtu.be/vgUcU9lSSDs）
1:04:47 演算子（https://youtu.be/gNEmYKzffDY）
1:17:09 分岐処理（https://youtu.be/R3V_wp0srwU）
1:28:03 反復/繰り返し処理（https://youtu.be/PhdCuR7bHdI）
1:42:04 関数（https://youtu.be/wlOkT_6Qce4）
1:56:36 ライブラリ（https://youtu.be/_640-gbsp2A）
2:11:53 API（https://youtu.be/ubRccHf4iKk）
2:24:40 つり銭問題（https://youtu.be/-zWN1tcnEDU）
2:37:46 待ち行列（https://youtu.be/vj6hC-VCl-w）
🙋♂️プロフィール
【せかチャン 菅原】
・東京工業大学大学院 情報理工学研究科 卒業
・大学生、大学院生のときに５年半塾講師
・IT研修講師として情報技術、プログラミングのセミナーを企画・実施
・Oracle社より「Instructor of the Year（満足度日本一）」「Java講師賞」を４年連続受賞
「分かった！」と言ってもらえる瞬間、勉強を楽しいと感じてもらえる瞬間が好きです。
フリーラーニング（無料で学べる場）を広げたいと思ってYouTubeをはじめました。
一緒に楽しく勉強＆成長していきましょう！
📳Twitter
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🎵音源提供
DOVA-SYNDROME
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■動画の内容
この動画では、Pythonの関数について説明します。
＜関数とは？＞
関数とは、いろいろな「処理」をまとめて1つにしたものです。
なぜ関数があるのでしょうか？
料理で例えてみます。
例えば、いつも作るカレーがあるとします。
そのレシピを料理ロボットに記憶してもらいます。
またカレーが食べたくなったときに、
ボタン1つで作れる。
しかも、その料理ロボットは、自分も使えるし、家族も使える。
その料理ロボットが関数なのです。
関数の便利なところは色々あるのですが、3つあげてみます。
1. 同じものを2回書く必要がない。
2. 1行で使い回しができる。
3. 関数の中のコードを理解していなくても他の人も使うことができる。
といった便利な点があります。
＜関数の種類＞
関数には2種類あります。
自分で作る関数と、Pythonがあらかじめ用意してくれている関数です。
Pythonがあらかじめ用意してくれている関数のことを「組み込み関数」と言います。
今まで使ってきたprint関数は、組み込み関数です。
print関数はたった1行で変数の中身を表示してくれますが、
print関数の中身は何行ものコードが書かれています。
もしprint関数がなければ、変数の中身を表示させたいときに、イチからそのコードを書くことになり、大変です。
しかし、print関数があることで、コードを書く必要がありませんし、たった1行で使い回すことができます。
また、print関数の中身でどんなことが書かれているか理解していなくても、print関数を使うことができます。
▼目次
00:00 はじめに
00:51 関数とは
01:45 関数の種類
02:41 関数の定義、引数、戻り値
04:25 引数なしの関数
05:40 引数ありの関数
06:10 関数を変数へ代入
06:40 複数の引数がある関数
07:08 戻り値がある関数
07:53 デフォルト引数
11:57 キーワード引数
13:55 可変長位置引数
16:32 可変長キーワード引数
18:52 関数内関数
22:12 クロージャー
27:50 デコレーター
▼書き起こしブログ
https://kino-code.com/introductory-and-applied16/
▼関連動画
Python超入門コース 合併版｜Pythonの超基本的な部分をたった1時間で学べます【プログラミング初心者向け入門講座】
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▼【Python入門・応用講座】
【Python入門・応用講座】基礎から実践に必要な応用までを一気に習得（初心者〜中級者向け）｜01.コース紹介
https://youtu.be/D34YsFmIU_Y
【Python入門・応用講座】WindowsとMacにPythonができる環境をつくろう｜02.Pythonの環境構築
https://youtu.be/LRKQmeR0pGw
【Python入門・応用講座】これを知らずにプログラミングはできない？！｜03.プログラミングの3つの基本構造、実行方法
https://youtu.be/CgPtVbp1AKs
【Python入門・応用講座】04.変数｜わかった気になっていない？基本をしっかり理解しよう！（変数はデータを入れることができる箱のようなもの）
https://youtu.be/KSngN3SLaU0
【Python入門・応用講座】05.データ型｜変数に入れるデータの種類と特徴、確認の方法を覚えよう
https://youtu.be/fQp2D7uCS54
【Python入門・応用講座】06.リスト｜要素へのアクセス方法、追加や削除の仕方を学習しよう（初心者〜中級者向け）
https://www.youtube.com/watch?v=T2zOhjXslxY
【Python入門・応用講座】07.タプル｜リストとの違いやタプルの特徴を理解しよう
https://youtu.be/97DgodjozGY
【Python入門・応用講座】08.辞書｜追加や削除、取り出し方など扱い方と特徴を学ぼう（初心者にもわかりやすく解説）
https://youtu.be/ytW_FVja6jc
【Python入門・応用講座】09.集合｜重複した要素を削除できる「集合」の扱い方と特徴を学ぼう（初心者にもわかりやすく解説）
https://youtu.be/FJLcnSlEVHM
【Python入門・応用講座】10.演算子 | プログラミングになくてはならない算術演算子や関係演算子、論理演算子などをしっかりとマスター
https://youtu.be/qdQz_iS6dOE
【Python入門・応用講座】11.条件分岐｜条件に応じて処理を分ける「条件分岐」をマスター！if文やmatch文について説明（初心者にもわかりやすく解説）
https://youtu.be/PChMdnLHIic
【Python入門・応用講座】12.繰り返し｜同じ処理を何度も実行、if文やwhile文、繰り返しの回数や条件の設定方法も解説（初心者にもわかりやすく）
https://youtu.be/0JVpZjPuK-c
【Python入門・応用講座】13.文字列｜結合や分割、検索、置換、formatメソッドの使い方を解説（初心者にもわかりやすく）
https://youtu.be/inHRFQyFgnM
【Python入門・応用講座】14.例外処理｜エラーや例外のときでもプログラムを実行する方法（初心者にもわかりやすく）
https://youtu.be/6zt7MWV6eaM
【Python入門・応用講座】15.内包表記｜一定のルールでリストや辞書、集合を作る方法（初心者にもわかりやすく）
https://youtu.be/h5ZRmMiwmRo
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■ 講義使用ファイル
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00:00:00 イントロ
00:00:45 機械学習入門1：機械学習基礎
00:14:08 機械学習入門2：教師あり学習（回帰）
01:11:48 機械学習入門3：教師あり学習（分類）
02:02:06 機械学習入門4：ハイパーパラメータチューニング
02:31:27 機械学習入門5：教師なし学習
本動画は、AI・機械学習の基礎を習得するために必要なスキルを凝縮しました。基本的な知識習得からPythonによる実装方法、精度向上に必要な試行錯誤含めた内容を選定しております。初学者でも簡単に理解できるような、用語の選定、構成づくりを意識しました。長尺の動画となりますが、是非楽しみながらご受講ください！
■ こんな人におすすめ
・Python基礎を習得できたけど、より発展的なスキルを身につけたい方
・AI・機械学習に興味がある方
・Pythonを用いて機械学習の実装に取り組んでみたい方
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Pythonの全てを1時間で学習できる入門講座です。初心者向け・フル字幕👍コメント欄で質問OK👍世界一わかりやすいPython入門パーフェクトガイドです！
✅目次
00:00 Python入門講座〜イントロ
1:03 Pythonとは
1:32 Pythonで出来ること
1:52 Pythonの活用事例
2:07 Python入門講座 第２章〜環境構築(Pythonの開発環境構築 Mac/Windows対応)
6:22 Python入門者へアドバイス
7:41 Python入門講座 第３章〜 文字列と数値
9:43 文字列
10:07 コメント
11:26 数値
11:42 四則演算
12:18 Python入門講座 第４章〜環境変数
18:58 Python入門講座 第５章〜環境条件分岐(if文)
22:23 bool型(True/False)
22:47 比較演算子
32:30 Python入門講座 第６章〜配列とループ
35:00 辞書(連想配列)
37:23 タプル
38:52 ループ処理(for文)
46:18 Python入門講座 第７章〜メソッド
52:16 モジュール
53:23 ライブラリ
58:06 Python入門講座 第8章〜例外処理(Exception)
1:01:43 Python入門講座 第9章〜クラス
1:09:30 定数
1:10:04 継承
1:11:43 オーバーライド
1:12:52 Python入門講座〜アウトロ
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Pythonは習得の難易度が低いため、
初心者のプログラミング入門としてオススメの言語です。
また、Pythonは人工知能(AI)の開発が出来るなど、
言語としての将来性も高いので、熟練プログラマーにもおすすめです！
このPython入門講座は、そんなPythonを世界一わかりやすく解説した動画です！
Pythonは文法がシンプルなので、プログラミング入門に向いているのですが、
その一方で、
・タプルと配列がややこしい
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[Win] https://youtu.be/INuV7HTl9yM
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【目次】
00:00 1.はじめに
03:46 2.開発環境
17:37 3.演算
19:12 4.変数
28:48 5.条件分岐と関係演算子
35:50 6.関数
44:16 7.リスト
46:34 8.for文
52:37 9.with文
59:24 10.クラスとインスタンス
1:09:54 11.Import文とモジュールの概念
1:17:28 12.さいごに
【動画内のサンプルコード】
https://github.com/seito-developer/python-entry
🔽セイトのプロフィール
10歳のときプログラミングに出会う → Webエンジニア → 海外支社立ち上げ。100人程度の開発組織へ → VPoEなう
【Twitter】
プログラミング／Web業界の話を発信してます！
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【TikTok】ショート役立つ話／あるある話を発信なう
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🔽セイトのPython動画
『【Python超入門講座】この動画1本でゼロから基礎をマスター！【初心者向け】』
https://youtu.be/kBKn5IkH06A
『【Python×AI超入門講座】画像認識を体験しよう！【初心者向け】』
https://youtu.be/F4oevQ-BUm8
『【Python超入門講座】Macの開発環境を構築しよう【初心者向け】』
https://youtu.be/DJUEA9wiCgY
『【Python超入門講座】Windowsの開発環境を構築しよう【初心者向け】』
https://youtu.be/INuV7HTl9yM
🔽Special Thanks
動画編集：@poppy0p0 さん
画像素材：いらすとや さん（https://www.irasutoya.com/）
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この動画は全14回のPython超入門コースを1本にまとめたものになります。
Pythonの超基本的な部分を1時間で学べます。
初めてプログラミングを勉強する方や、すでにプログラミングを習得済みの方でざっとPythonを勉強する方に最適です。
▼自己紹介
ブログに自己紹介を書いております。
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▼目次
00:00:00 オープニング & 目次
00:00:12 Pythonとは(https://youtu.be/vfd80_TBM7U)
00:03:13 環境構築 for Mac(https://youtu.be/qbpvBr71h9U)
環境構築 for Windows(https://youtu.be/Cs7friXdqdM)
00:07:32 プログラムの基本構造(https://youtu.be/tfvJny0ZJi8)
00:10:05 実行(https://youtu.be/DE5n5qz7104)
00:13:47 変数(https://youtu.be/9sASnwpBHkk)
00:17:58 データ型(https://youtu.be/zbseHk5QPk0)
00:21:35 リスト(https://youtu.be/1dQpxoome4Y)
00:25:01 演算子(https://youtu.be/Dz8-31zPVFQ)
00:31:00 条件分岐(https://youtu.be/sPOX6uIiRYQ)
00:34:58 繰り返し(https://youtu.be/d-eWPT74zXY)
00:41:34 関数(https://youtu.be/nb4jPV_oXLE)
00:51:32 クラス(https://youtu.be/F5guF1y7G48)
01:07:09 実践(https://youtu.be/hbmLczYGvJk)
▼文字書き起こし&ソースコードは下記ブログ
Pythonとは (https://kino-code.com/course-python02-what-python/)
環境構築 for Mac (https://kino-code.com/course-python03-environment-mac/)
環境構築 for Windows (https://kino-code.com/course-python03-environment-for-windows/)
プログラムの基本構造 (https://kino-code.com/course-python04-basic-structure/)
実行 (https://kino-code.com/course-python05-runtime/)
変数 (https://kino-code.com/course-python06-variable/)
データ型 (https://kino-code.com/course-python07-data-type/)
リスト (https://kino-code.com/coruse-python08-list/)
演算子 (https://kino-code.com/course-python09-operator/)
条件分岐 (https://kino-code.com/course-python10-conditional-branch/)
繰り返し (https://kino-code.com/course-python11-repetition/)
関数 (https://kino-code.com/course-python12-function/)
クラス (https://kino-code.com/course-python13-class/)
実践 (https://kino-code.com/course-python14-practice/)
▼関連動画
理屈はさておき、Dockerを使って、あっという間にPythonのデータ分析の環境構築をする｜WindowsとMacの説明あり(https://youtu.be/yoBvz39X55w)
▼各超入門コース 合併版（約1時間）
【Python超入門コース】(https://youtu.be/HyU3XL2F9GE)
【JavaScript超入門コース】(https://youtu.be/gs0l4rsQCGM)
【Java超入門コース】(https://youtu.be/kjxetd5ylzI)
【PHP超入門コース】(https://youtu.be/bLxQYJV75h4)
【Go超入門コース】(https://youtu.be/kPXfMFJ0oIE)
【Ruby超入門コース】(https://youtu.be/0DO5bsQB5So)
【Kotlin超入門コース】(https://youtu.be/UswtcJlDZ3I)
▼タグ
#Python #初心者 #プログラミング入門
男子テニスの最新世界ランキングが1月30日に発表され、全豪オープンで通算22度目の四大大会（グランドスラム）制覇を果たしたノバク・ジョコビッチ（セルビア）が、四つ順位を上げて1位に返り咲いた。また同日、メルボルン市内で優勝トロフィーを手にして記念撮影にも臨んだ。
けがで全豪オープンを欠場したカルロス・アルカラスはトップの座を明け渡して2位に後退し、1月29日の決勝でジョコビッチにストレートで敗れたステファノス・チチパス（ギリシャ）は、2021年8月に初めて記録した自己最高に並ぶ3位に浮上した。
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プロ競技としてのテニスへの注目度は、野球、サッカーやバスケに比べると（特に近年は）大きくないかと思います。
しかし、歴史が長く、女性プレーヤーたちの貢献もあり、プロテニスでは男女の格差がほとんどないのが素晴らしいですね。全ての世界大会が男女並行で開催され、賞金額も同額だそうです。
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（裏）午後は気温急上昇。半袖で歩いてる方もいました・・しかし週末にかけてまた気温低下か・・
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英文記事は、アカデミアジャパン株式会社がオリジナルで作成しています。無断転載を禁止します。
What an amazing match between Novak Djokovic and Hyeon Chung here are the highlights from the Australian Open 2018.
![全豪オープン振り返り[ジョコビッチが強すぎて面白くない??]](https://i.ytimg.com/vi/_ph4uCPHXww/maxresdefault.jpg)
全豪オープンの総振り返りをします。コアな部分までくまなくチェック
#テニス #ナダル #アルカラス
引用元https://smasoku.blog.jp/archives/90552907.html?ref=popular_article&id=6619308-6596140
ジョコビッチ選手は、母国語のセルビア語に加えて英語・フランス語・イタリア語・スペイン語・ドイツ語を操ることができ、ポルトガル語、日本語、中国語、アラビア語、ロシア語で簡単なやり取りや挨拶を披露している。コーチはドイツ人のボリス・ベッカーであり、個人マネージャーはイタリア人で、自宅はフランス語圏のモナコである。ローマで優勝した際も、大観衆を前にイタリア語でそのままインタビューに応じた。かつてジョコビッチはフランスのTVに出演し、「ローラン・ギャロスで優勝トロフィーを掲げ、インタビューに答えたい。それがフランス語を勉強する動機になっている」と語ったことがある。
0:00 日本語
0:42 中国語
2:32 英語
5:50 ドイツ語
10:04 スペイン語
16:31 フランス語
20:31 イタリア語
21:42 ポルトガル語
22:24 アラビア語
22:43 ロシア語
22:48 セルビア語
ノバク・ジョコビッチ（Novak Đoković, セルビア語: Sr Novak Djokovic.ogg Новак Ђоковић, 1987年5月22日 - ）は、セルビア・ベオグラード出身の男子プロテニス選手。ATPランキング自己最高位はシングルス1位、ダブルス114位。ATPツアーでシングルス82勝、ダブルス1勝。身長188cm、体重77kg。右利き、バックハンド・ストロークは両手打ち。愛称はノール（Nole）。
グランドスラムは歴代3位の優勝18回。キャリア・グランドスラム達成者。キャリアゴールデンマスターズ達成者。全豪オープン最多・最多連覇の3連覇、9回優勝。ATPファイナルズを4連覇含む5回の優勝。ATPマスターズ1000では歴代最多優勝36回。2011年にはオープン化以降男子6人目となる4大大会3冠達成。2015年にも達成。2015年には史上初のATPマスターズ1000年間6勝、2度目の4大大会3冠を達成。男子史上3人目となるグランドスラム4大会連続優勝。
世界ランキング1位通算在位は歴代2位の301週、2014年7月7日から2016年11月6日まで1位に連続在位（122週・歴代4位記録）。セルビア人初のグランドスラム優勝者でデビスカップ2010のデビスカップセルビア代表の優勝に貢献。
＜これまでに獲得しているタイトル＞
4大大会優勝
全豪オープン：9勝（2008, 11-13, 15-16, 19-21年）
全仏オープン：1勝（2016年）
ウィンブルドン：5勝（2011, 14-15, 18-19年）
全米オープン：3勝（2011, 15, 18年）
受賞歴
ATP最優秀選手賞（2011-2012, 2014-2015, 2018）
ITFワールドチャンピオン（2011-2015, 2018）
ゴールデンベーグル賞（2011-2013）
BBC海外スポーツパーソナリティ賞（2011）
ローレウス世界スポーツ賞（2012, 2015, 2016, 2019）
ESPY最優秀選手賞（2012, 2013）
アーサー・アッシュ ヒューマニタリアン賞（2012)
セルビア最優秀アスリート賞（2007, 2010-2011）
ATP Most Improved Player（2006, 2007）
