プログラミングで人気がある「Python」
Pythonはデータサイエンスやアプリ作成、ゲーム作成など、さまざまな使い道があるため、使えるようになっておいて損はありません。
でも、オレ文系でプログラムとか分からへんわー。
プログラミングのスクールは何十万もかかるし、
続けられるか分からないものにお金をかけられない。
このような方がほとんどだと思います。ワタシも同じです。
Pythonに興味あるけど、よく分からないしお金がかかるからできない方必見です。
なんといい時代になったのでしょう。Pythonは無料で学べます。わたしもここで無料の方法を紹介していますが、今回紹介する方法は、Kaggleというサイトです。
Kaggleではお試し感覚でできます。難しいことはしなくても大丈夫です。
それでは、KaggleでPythonを手っ取り早く学ぶ方法を解説していきます。
Kaggle
Kaggleは企業や研究者がデータを投稿し、世界中の統計家やデータ分析家がその最適モデルを競い合う、予測モデリング及び分析手法関連プラットフォーム及びその運営会社である。
Wikipediaより
googleでKaggleを検索
とりあえずググりましょう。「kaggle」と入力すればいいですし、上のリンクからでもkaggleのホームにいきます。
検索結果の一番上のサイトをクリックします。
上の画面がkaggleのホーム画面です。kaggleに登録していれば、ホーム画面が変わりますが、これが、初期のホーム画面ですね。
ここで、画面の上にある「Courses」をクリックします。
すると、上の画面になります。これは、Courses、つまり、学習するためのコースになっています。無料であることも明記されていますね。
このCoursesにはいろんな種類のコースがあります。
Courses紹介
- Python：基本的な使い方
- Intro to Machine Learning：機械学習の入門編
- Intermediate Machine Learning：機械学習中級編
- Pandas ：パンダス（データの操作）の使い方
- Data Visualization：データの可視化
- Feature Engineering：特徴量の操作
- Data Cleaning：データクリーニング、データの操作
- Intro to SQL：SQL入門編（データベースで使う）
- Advanced SQL：SQL上級編（データベースで使う）
- Intro to AI Ethics：AIの倫理入門編
- Intro to Deep Learning：深層学習入門（より複雑な機械学習）
- Computer Vision：画像処理
- Geospatial Analysis：地理空間解析
- Machine Learning Explainability：機械学習の解釈
- Natural Language Processing：自然言語処理
- Microchallenges：簡単なチャレンジ偏
- Intro to Game AI and Reinforcement Learning：ゲームAIと強化学習入門
以上のコースがあります。順番は変わる可能性がありますが、内容は同じです。
コースをやってみよう
一番上にある「Python」を選択してみましょう。
Pythonをクリックすると、下のようになります。
「Python」のコースのなかも、コースが分かれています。
ここからは、教科書である「Tutorial」と、演習である「Exercise」があります。まずは、「Tutorial」をクリックして、内容を確認してみましょう。
上のような画面になります。このように、説明と実際のコードがあります。英語で書かれているため、今後はこのブログで日本語で解釈した説明を加えながら解説していきます。
KaggleのCoursesは、Pythonを使うための環境として便利な、Jupyter NotebookやJupyter Lab、Google Colaboratoryと同じような形になっています。でも、Coursesではコードの実行はできません。後にある演習問題では、コードの実行と出力ができます。
薄い灰色にコードを書いて実行すれば、出力結果がすぐ下に表示されます。KaggleのCoursesでは出力結果が隠されています。「Show hidden output」をクリックすると表示されます。
コードを見て、どんな出力結果が表示されるかを考えるためのものでしょうね。初めてPythonを触る方には、少し難しいですね。
このコースを一番下までいくと、演習問題「Exercise」に誘導されます。コースで学んだ内容が問題になりますので、演習まで行いましょう。
一番下までいくと、右下に「Your turn」のなかの「Start Exercise」をクリックしましょう。
演習問題をやってみよう
ここからは、Jupyter Notebookなどと同じで、実行と出力結果がセットいなっています。
コードが書けたら、コードの左にある「▷」をクリックするか、「shift」+「enter」を押しましょう。実行できます。
まずは、以下の記事から始めていきましょう。日本語で丁寧に解説しています。
KaggleのCourses｜Hello, Python_解説編
KaggleのCourses｜Hello, Python_問題編
KaggleのCourses｜Functions and Getting Help_解説編
KaggleのCourses｜Functions and Getting Help_問題編
KaggleのCourses｜Booleans and Conditionals_解説編
KaggleのCourses｜Booleans and Conditionals_問題編
KaggleのCourses｜Loops and List Comprehensions_解説編
KaggleのCourses｜Loops and List Comprehensions_問題編
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