いつかのぎゃふんのために

いつか誰かをぎゃふんと言わせるまで、RやQGISを使ったデータ解析や本や映画のレビューを書き記します

今年はpythonを本気で学ぶ!


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これ、去年も言っていたんですけどね。

自分に戒めつつ、理由を考えてみます。
1.追い込む理由がなかった
 (Rでいいんじゃない?という甘え)
2.以外とpythonを学ぶ環境がない
 (無料セミナーでは簡単すぎ、先駆者ブログでは高度すぎ?)


しかし、こんなサイトを見つけてしまいました!
aidemy.net


これ、めっちゃいいですね。

なんか、大学の授業を受けている感覚に陥ります。(いい意味です)
このサイトのRバージョンがあれば、ぜひ受けたい。


というわけで、今後pythonについては、定期的にこのサイトで学んだことを記述していきたいと思います。
おそらく、Rでの書き方との比較がベースになります。

で、Rとpythonはどっちがいいの?

結局、「Rとpythonってどっちがいいの?」という議論は続いているようです。
私は、Rでしか生きていなかったので、R派なのですが、pythonを味見もしていないので、これを機に味見しようと思います。基本的には目的ごとに使い分けるということは承知の上です。

中立的な比較

postd.cc

pythonが良いという主張

readwrite.jp

R派の逆襲

windfall.hatenablog.com

総合的な見方

codeiq.jp
d4c-academy.org

さいごは自分で判断する

実際のところ、わたし自身のRスキルは、かなり初歩的なものです。いわゆる機械学習のライブラリを使ったことはありませんので、もしかしたら小学生レベルなのかも。
ただ、シミュレーションのためにRを使い続けていたので、変数や画面へのアレルギーがないことは有利だと思っています。パッケージの導入、操作も見ればきっとわかるでしょう。

とにかく、その領域に本格的に踏み込むしかない状況になってきましたので、気合をいれるしかありません。

今年は、R関連記事を毎月1回は最低出せるよう頑張りたいと思います。

では。


(参考図書)

Rによる機械学習入門

Rによる機械学習入門

Rによる機械学習

Rによる機械学習

Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書

Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎