# JMRX
# Python勉強会#1
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## 本勉強会について
- JMRX
- マーケティングリサーチャーの自主的な勉強会
- python勉強会
- Pythonを使ったMRについて勉強する会
- 資料
- [JMRX Python 勉強会 第1回 ご案内資料 - Google ドキュメント](https://docs.google.com/document/d/1lOUHQBkOLrxfDpO7ZUIcQNRdOnqy1YdLOnka16wqvkY/edit)
- 当日までの質問
- https://www.sli.do/
- 左下の「Enter event code」欄に「F682」と入力し、JOINをクリックしてください。
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## 主催者自己紹介
- 佐藤哲也
- 元静岡大学大学院情報学研究科准教授。
- 2007年より大学発ベンチャー「株)デザインルール」を設立し、産学連携を実施。2014年4月より大学を退職し事業活動に専念。
- 専門は社会情報学、ネット選挙、意思決定支援システム。
- 自然言語処理・機械学習・データ分析一般
- APIアクセスを伴うアジャイルなWeb開発
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## 勉強会の基本的スタンス
- アクティブラーニング
- 目的を持っている人の自主的学習
- 学習の成果を共有する場としての勉強会
- 積極的な発表希望を募ります。
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### ネット環境で知識を共有
- Facebookグループをベースにします
- スライドなどのリンクを共有しましょう
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## プログラミングとは
- コンピュータを自由に使いこなすこと、そのための作法
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## プログラミングを学ぶうえで
## 望ましい環境
- 適切な目的
- 適切な動作環境(方法論)
- 適切な指導
- トライ&エラー
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### 適切な目的
- 解くべき適切な課題
- 目的がなければモチベーションが出ない
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### 適切な動作環境(方法論)
- ストレス無く動作すること
- 半角空白一つ紛れると動作しなくなる
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### 適切な指導
- 課題と動作環境の両方の理解を持つメンター
- その2つが重なると価値を生む
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### トライ&エラー
- 自分で手を動かす
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## プログラミングが
## 上達しないケース
- 学ぶ目的が希薄
- 環境構築のつまづきで時間と根気を消費
- 独学(悩みを相談できない環境)
- 自分で手を動かさない
- コンピュータがしょぼい
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## プログラミングに向かない人
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### エラーコードを読まない、読もうとしない
- 英語は自然言語だと思ってない
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### 機械恐怖症の人
- ++何もしてないのに突然おかしくなった++
- ++私が触ると機械が壊れる++
- そう思い込むとトライアンドエラーする集中力がでない
- **相手は機械なので、うまくいかない原因がかならずある**
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### うまくいかない現象を執拗に繰り返そうとする
- エラーの原因を切り分けるために、条件を変えて試行錯誤できない。
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## コンピュータとは
- [コンピュータの5大装置 - 情処用語辞典](http://www.jshori.com/word/%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%94%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%81%AE5%E5%A4%A7%E8%A3%85%E7%BD%AE.html)
- 入出力(現実との接点)に価値
- インターネットが出現して、入出力の可能性が飛躍的に向上した
- Excel/R等のドメイン固有言語では入出力をうまく扱うことができない
- Webページからデータを取りたい
- 画像認識したい
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## なぜPythonを学ぶ必要があるのか
- [汎用プログラミング言語](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%B1%8E%E7%94%A8%E3%83%97%E3%83%AD%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%9F%E3%83%B3%E3%82%B0%E8%A8%80%E8%AA%9E)であるから
- [ドメイン固有言語](https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%89%E3%83%A1%E3%82%A4%E3%83%B3%E5%9B%BA%E6%9C%89%E8%A8%80%E8%AA%9E)ではない
- ExcelVBA、R等はデータ処理、統計処理にそれぞれ特化している
- やろうと思えばだいたいのことができる
- Webアプリを作る
- ネットのクローラを作れる
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- 機械学習(人工知能)の標準言語であるから
- 最新のDeepLearningライブラリはほとんどがPythonで作られている
- [Deep Learning フレームワークざっくり一覧 - Qiita](https://qiita.com/bonotake/items/cbd44abbcbe333f264d8)
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- なぜ普及したか
> アメリカの大学辺りではプログラミング初等教育用言語として導入されているケースが増えてる
> [なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか - Qiita](https://qiita.com/yaju/items/5502115d7e3d06e6bbdd)
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## Python学習の投資効果
- upworkの機械学習エンジニア単価:100-150ドル/h
- [Top 10 Python Machine Learning Ai Freelancers for Hire In April 2019 - Upwork](https://www.upwork.com/o/profiles/browse/?q=python%20machine%20learning%20ai&revenue=10000&rate=60)
![](https://i.gyazo.com/7183319142765db7bb4ee5c1890410dd.png)
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## プログラミングが上達するコツ
- すでにお話したこと(環境)
- 適切な課題を見つけ、動作環境構築を適切に行う
- 両方に詳しいメンターを見つける
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- ステップ1
- とにかく書いて動かしてみる
- 動かなければメンターに聞く
- **繰り返すうちに、基本的ルールを学ぶことの重要性に気づく**
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- ステップ2
- 言語の基本仕様を学ぶ
- 他の人の書き方、工夫を真似する
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- ステップ3
- 効果的に同じ課題を解決している人を探す
- **検索する技術**の重要性
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## 検索する技術の重要性
- **ライブラリ**を探す
- ライブラリ=プログラミングの部品
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- 現代的にはなるべく適切で信頼できるライブラリを使えることが良いプログラマの条件
- ライブラリをたくさん知っている
- 信頼できるライブラリを見分けられる
- ライブラリの機能が理解できる
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## 上手なプログラミングとは
- コードを書かない
- もっと上手い人が書いたコードで、問題を解決する
- 自分の書いたコードは信頼できないのであまり書かない
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- たくさん書くとメンテナンスが大変
- 自分で書くとバグを生み出す
- 書くべき場合もコンパクトに書く必要がある
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## アンド・ディでは
## リサーチャー
## データエンジニア希望の方を
## 大募集中です
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## 本日のテーマ
- Pythonを利用したデータ処理のための環境を作る
- Anacondaがインストールに成功すれば今回テーマはほぼ完了です。
- インストール作業上の不具合などを共有して、解消するのが主な目的になります。
- インストール後の環境でどのようなことができるのか、簡単に説明します。
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## 持参いただきたいもの
- Anacondaをインストールしたノートパソコン(下記参照)
- 新しく準備される場合、コーディングを新たに学びたいという方はMacでの利用をおすすめしますが、最初はひとまず動くパソコンが有れば問題ありません。
- Windows(32bit)だと厳しいという報告がありますので、64bit推奨
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### ご清聴ありがとうございます。 :sheep:
株)アンド・ディ 佐藤哲也
tetsuyas@and-d.co.jp
- GitHub:tetsuyas1
- Twitter:tetsuyas
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