Pythonで入門書が終わった後(中級者)に勧めたい技術3選

2020/2/22 記術

Pythonで入門書が終わった後(中級者)に勧めたい技術3選


皆さん、Pythonの入門書は一通り読了しましたか?
これを読んでいる方ならば、Pythonがいかに書きやすく、技術的にも優れたプログラミング言語であることを理解しているでしょう
ファイルの読み書きとfor文やif文だけでもかなりの技術的の可能性を感じたと思います
しかしながら、入門書だけで伝わるのはPythonの表面だけ
もっと深い世界に入っていきたいと思いませんか?
この記事は次のステップへ迷っているあなたへPython中級者への扉を開くための技術的な選択肢を提示します。

目次

  1. Python中級オススメ技術 その1 ウェブスクレイピング
  2. Python中級オススメ技術 その2 機械学習
  3. Python中級オススメ技術 その3 自然言語処理
  4. 優先順位

Python中級オススメ技術 その1 ウェブスクレイピング

難易度:やや難


ウェブスクレイピングとは、ウェブサイトから自動的に情報を取得する技術のことです。
この技術によってできることの例は、
  1. 列車の遅延情報を集めるプログラムを作成する。
  2. wikipediaの情報を集める。
  3. twitterで自動でいいねする。
等々
人間の手ではあまりにも時間がかかり、煩わしかった作業を一瞬で終わらせることができる技術です。

さらに、これを突き進めると、次のようなことができます。
寿司打をPython3とSeleniumで自動化したお話  

詳しい方法は以下のページで紹介しているのでよかったら見てみてください!
寿司打をPython3とSeleniumで自動化したお話

Python中級オススメ技術 その2 機械学習

難易度:易
Pythonと言えばこれですね!
機械学習!
機械学習自体が目当てでPythonを始めた方も多いのではないでしょうか?

この技術によってできることは,
  1. 文字列認識(画像から自動で文字を抽出する)
  2. 文章のネガティブポジティブを自動で識別する
初級者にイメージしやすいように伝えるならば、(if文の自動生成)といったところでしょうか?
難易度は難しめに思う人が多いと思いますが、そんなことはありません。
Python中級を目指すならオススメの技術です
なぜなら機械学習は現在流行真っ盛りで多くの人が技術的な情報を提供しているためです。
ライブラリーも豊富で、一から学習するためのコードを記述しなくても5行ぐらいで機械学習自体は完了してしまいます!

以下は僕が使っていたオススメの書籍です。
機械学習とは何か?といった基本的な技術から
機械学習の様々な手法まで(ディープラーニング以外にも、決定木など)様々な技術とその長所短所を紹介してくれます
これはかなり難易度が高いですが、将棋AIなどの作成への足がかりにもなりますね
pythonでの将棋AI作成環境をmacに作る(pythonshogiのインストール)

Python中級オススメ技術 その3 自然言語処理

難易度:中
自然言語処理は
  1. 日本語の中から名詞だけを取り除く
  2. ある文章の続きを自動で作成する
等々、ツイッターの文字列分析とかしたいならば必須の技術ですね!
機械学習ほどの知名度はないので、もしマスターしたら友人や職場の同僚から重宝されるかもしれません笑

有名なライブラリーはMecabです
nttコミュニケーションと京都大学によって作られました
このライブラリーから提供される関数へ文字列を入力するだけで、文字列を分析をしてくれます!

このページで紹介した他の技術と組み合わせてみるのも良いでしょう
スクレイピング技術などと組み合わせるとさらなる価値を生み出せそうです
例えば、ツイッターのフォロワーなどの傾向を分析して見たいときは
  1. ウェブスクレイピングでツイートを収集する
  2. それぞれのツイートをMecabにかけてみる
  3. どんな単語や名刺が使われているかを把握する
これらを他のアカウントと比べてみると面白い結果や有益な情報が手に入りそうでワクワクしませんか!

難易度は普通ですが、Mecabのインストールに若干つまずく可能性があるのでそこだけ注意です!

学習するおすすめの順番

個人的なおすすめは、
  1. 機械学習
  2. ウェブスクレイピング
  3. 自然言語処理
この順番がおすすめです!
機械学習は始めるのが簡単な上に、結構面白いことができちゃいます
そうなると必要になってくるのがデータ。ウェブスクレイピングで集めてきましょう!
さらに日本語に応用したければ、自然言語処理も必要になりますね!

こんな感じで

必要だ!と思った技術から学ぶ

のがおすすめの学習方法です!

今日はここまで!皆さん良いPythonライフを〜

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