こんにちは。お久しぶりです。
はたらいたです。
今電脳賞用のライブラリをPythonで作ってみているんですが、そもそもPython自体をそこまで理解しているわけではなかったので、edXの「Using Python for Research」を履修してみました。
今回は、この講義の感想などをつらつらと書いていきたいと思います。
edXとは
edXとはハーバード大学やマサチューセッツ工科大学などが参加するMOOCsで、大学レベルの講義をオンラインで無料で提供しているサービスです。
履修証明書Cirtificateを受け取るにはいくらかのお金がかかりますが、基本的に講義を受けたり、課題を提出する分には無料です。
同様のサービスとしてスタンフォード大学などが参加するcourseraなどがあり、スタンフォード大学の機械学習コースなどが有名ですが、それ以外にもテック系、データサイエンス系、だけでなくビジネスマネジメントやリベラルアーツなど様々な講義が公開されています。
PH526x Using Python for Researchとは
私が履修したコースはハーバード大学が監修する、Pythonをリサーチに使うための入門講義です。
入門講義とはいえ、Pythonの基本的な使い方から、numpy、matplotlib、pandasなど、データ分析に必要なライブラリなどの演習などを網羅的に学ぶことができます。
講義のレベルはIntermediate（中級）となっております。
本当にプログラム初心者の方は他の入門コースを履修することをお勧めしますが、他の言語を習得しているひとで、pythonに興味がある人については、難しくない内容となっておりますので、おすすめです。
因みに私はC#とVB、VBAはある程度理解している状態でのスタートでした。
今更だけどPythonは書きやすい
さて本当に今更な話題で申し訳ないのですが、VB、C#からPythonに移行してみて感じたことは、本当にきれいで書きやすいプログラム言語だという事です。
なんというのでしょうか、私のような初学者でもすんなりと入ってくるようなコードに美しさを感じました。
VBやC#だとどうしても長くなってしまいがちなコードでもPythonであればきれいに書けます。（もちろんVBでもきれいに書くことは心がけていますが）
今更だけどPythonはライブラリが豊富
さてまたも本当に今更な話題で申し訳ないのですが、Pythonはライブラリが豊富です。
今回の講義ではNumpy,matplotlib、pandasを使用しましたが、非常に使い勝手はよく感じました。特にNumpyやPandasはPythonの弱点である遅さをカバーしてくれるしPython信者になってしまいそうです。
今後テンソルフローをやってみたいと思っているのですが、こういう色々なライブラリに対応しているのもPythonの強みだと思います。
話は戻ってPH526x Using Python for Researchの感想
これについては履修して非常に良かったと思います。
個別の課題は難しくもなく簡単でもなく、すんなりと入ってくる内容になっています。
またPythonの便利さや、今後の学習の指針になるような示唆に富んだ講義になっています。
ただ、courseraの機械学習コースとは違い日本語字幕があるわけではありません。
全編英語なのがなかなかの曲者です。
しかし、先生の英語は非常に聞き取りやすくわかりやすいのである程度の英語知識があればすんなりと入ってくるレベルです。
また、再生速度を変更する機能もついているので、もしわからない場合はゆっくり再生、わかる場合は高速再生などをできるのもありがたいところです。
私の場合は、時間短縮のため、基本1.5倍速で聞いていたのですが、それでもすんなり入ってくるぐらいわかりやすい英語なので、英語コンプレックスがあっても大丈夫だと思います。
他のPython入門コースも気になる
さて、今回はハーバード大の講義を受けましたが、edXにはコロンビア大学や、MIT、マイクロソフトなど他の機関が提供するPython入門コースも存在します。（しかもどれもデータアナリスティックに特化したものです！）
さらに敷居を低くすれば本当のpython入門もあるのですが、これはググれば出てくるレベルなので、わざわざ講義を受ける必要もないのかなというのが感想です。
データアナリスティックについてPythonを使うと考えた場合今回のコース履修は非常に有用だったと思うので、他の講義がどんな内容なのか比較するのも面白いかなと思うのですが、それは時間があったらします。
私が言いたいことは一つPython面白い！
