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データ サイエンスのための Python: 概要 | マニッシュ・サランケ | 2018/12/20 2023年2月

データ サイエンスのための Python の力: 総合ガイド UnsplashのLukasBlazekによる写真 Python for Data Science: はじめに、データ サイエンスは近年の流行語であり、テクノロジー業界でホットな話題になっています。 熟練したデータ サイエンティストの需要は、毎日大量のデータが生成されるにつれて急増しています。 結果として、 データ サイエンス向けの Python は、複雑なデータの問題を解決するための重要なツールとして人気を集めています. Python は強力で柔軟なプログラミング言語であり、データの処理と分析をサポートするライブラリとフレームワークの包括的なセットを提供します。 それはで広く使用されています 業界、学界、研究機関で使用されており、データ サイエンスに最適な言語となっています。. 初心者でも経験豊富なデータ サイエンティストでも、Python を学習することでさまざまなデータの問題を解決し、キャリアの競争力を高めることができます。 このブログでは、データ サイエンスのための Python の基本を探り、さまざまなアプリケーションについて説明します。 Python for Data Science とは何か、および Python に関連する FAQ に回答します。 データ サイエンスに Python を使用する必要があるのはいつですか? Python for Data Science はどこで利用できますか? データ サイエンスのための Python の学習方法データ サイエンスに Python …

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事後対応ではなく、予測的解決策を実施する

過去数年間、多くの企業は、気候、競争、社会的状況に「事後」の方法で対応する、機敏で事後対応型のビジネス アプローチで成功を収めてきました。 この焦点は、発生した混乱に効果的に対応し、問題を解決するために火を消すことにありました。 多くの企業がこのアプローチを完成させているため、競合他社の一歩先を行くために新しいリーダーシップ モデルが必要になっています。 現代のビジネス リーダーは、機敏に対応する代わりに、より積極的な方法を採用しており、さらに重要なことに、 予期的 アプローチ。 しかし、どうやってこれを行うのですか? ビジネス リーダーとして、ビジネスや業界全体の将来がどこに向かっているのかを予測し、予測的な考え方を使用して世界の問題の解決策を見つけ、そして何よりも、事後対応型から 先回り あなたの応答で? 特に COVID-19 の混乱に続いて、私たちに直接影響を与える業界のビジネスの例を探ることによって、この生産的な方向へと導く手助けをしましょう。 Flexport: ハード トレンドとソフト トレンドでサプライ チェーンを修正する 今日の最も成功しているビジネス リーダーやエグゼクティブは、問題が発生したときに単に対応するのではなく、活用できるハード トレンドの将来の確実性と、それに伴うソフト トレンドの将来の可能性に焦点を当てています。 ハードトレンドは、私たちが知っているトレンドのタイプです 意思 ソフトトレンドは保証されていないものですが、発生します。 たとえば、Flexport という会社を見てみましょう。 Flexport は、世界のサプライ チェーンの改善に焦点を当てたサプライ チェーン ビジネスです。これにより、企業は顧客の購入体験を飛躍的に向上させることができます。 しかし、コロナウイルスのパンデミック以降、サプライチェーンが大規模な混乱に直面している中で、これはどのように可能になるのでしょうか? Flexport は、サプライ チェーンを修正したいという願望以外では変更できないハード トレンドを特定することで、これに答えようと試みました。 ビジネス プロセスの継続的なデジタル化が世界中で続いていることと、顧客が常に迅速な情報を必要としていることが相まって、世界はデジタル テクノロジとデータ消費に向かって進んでいくのでしょうか、それとも世界は石器時代に戻るのでしょうか? 明らかに、消費者は戻ることを望んでいないため、Flexport はどちらも戻るべきではないと判断しました。 ビジネスと個人の両方のすべての顧客が、デジタル情報が提供する即時の満足の透明性を求め続けるという将来の確実性を強調することにより、Flexport はサプライ チェーンが現在提供しているものとのギャップを特定し、ビジネス モデルを閉じました。このギャップは、現在のサプライ チェーンのすべての側面をデジタル化することで、競合他社が対応できなかった顧客のニーズに対応します。 現在、あらゆる種類の顧客が、パッケージ、出荷、およびさまざまな商品がサプライチェーンのどこにあるかを追跡できるため、その商品を出荷する人は、ソフトウェアを指数関数的に活用できます。 ハード トレンドとソフト トレンドを区別することで、業界の問題が制御不能になるずっと前にどこで持続しているか、現在何が提供されているか、より大きな利益のためにビジネス …

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CircuitPython 8.0.0 リリース候補 2 がリリースされました! @circuitpython 「Adafruit Industries – メーカー、ハッカー、アーティスト、デザイナー、エンジニア!

GitHub リリース ページから: これは CircuitPython 8.0.0-rc.2、8.0.0 のリリース候補です。 私たちはそれが安定していると信じており、最終リリースの前にさらにテストするためのリリース候補を作成しています. ノート: 8.0.0-beta.6以降、WiFi等の起動値を指定するファイルは、 settings.toml それ以外の .env、わずかに異なる構文を使用します。 一重引用符の代わりに二重引用符を使用してください。 詳細なドキュメントはこちらです。 警告: 2MB および 4MB フラッシュ ESP32 および ESP32-C3 ボードのフラッシュ パーティショニングは、8.0.0-beta.2 以降変更されました。 これらのボードで、8.0.0-beta.3 以降を beta.2 (またはその逆) にロードすると、 CIRCUITPY は消去され、再フォーマットされます。 警告: Raspberry Pi Pico W のフラッシュ パーティショニングは、8.0.0-beta.1 以降変更されました。 Beta.1 に 8.0.0-beta.2 以降をロードすると (またはその逆)、Pico W で、 CIRCUITPY は消去され、再フォーマットされます。 7.3.0 から 8.0.0 への主な変更点 機能追加 …

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開発者は 2023 年に Go と Rust を学ぶ可能性が最も高いとの調査結果

開発者と彼らの仕事のやり方に関する新しいデータは、COVID-19 パンデミックの前よりもはるかに多くの開発者がリモートで作業していることを確認するだけでなく、彼らが使用しているツールを垣間見せてくれます。 パンデミックの前は、JetBrains による新しい調査の参加者の 67% が、主にオフィスで働いていると答えていました。 現在、76% が自宅での作業に大半の時間を費やしています。 全体として、調査対象の開発者の 53% が、リモート マシンでコードを編集したことがあると述べています。 このグループのうち、CodeSpaces、Gitpod、Cloud Workstations、JetBrains Space などのクラウド開発環境を使用しているのは 25% だけです。 リモート開発に関するその他の調査結果には、次のようなものがあります。 回答者の半数が共同開発に取り組んでいると答えており、同じ調査の 2022 年版で同じと報告した 30% から増加しています。 共同で開発を行っている人の 49% は、画面共有によるビデオ通話を使用して他のユーザーとコードの作業を行っていると述べており、20% は共同作業機能を備えたコード エディターまたは統合開発環境 (IDE) を使用していると述べています。 回答者のかなりの部分 (34%) は、何も使用していないと述べています。 クラウド内コード エディターまたは IDE の使用は昨年から変わっておらず、10% のままですが、73% がスタンドアロン エディターを使用しており、76% がデスクトップ IDE を使用しています。 このレポートはまた、リモートで作業する開発者のかなりの部分 (35%) が、自分のコンピューターには快適な開発エクスペリエンスを提供するのに十分なパフォーマンスがないと述べていることも発見しました。 この調査は、187 か国に散在する 29,269 人の開発者からの回答に基づいています。 開発者が使用するツールとその使用方法だけでなく、プログラミング言語、仕事のやり方、給与、人口統計、さらには開発者のメンタルヘルスやライフスタイルまで深く掘り下げます。 スキルアップと好きな言語 調査では、調査参加者の半数が新しいプログラミング言語を採用する予定であると回答したため、開発者にとってスキルアップは引き続き重要です。 上位 …

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TypeScript は最も急速に成長しているプログラミング言語です — Visual Studio Magazine

ニュース JetBrains 開発レポート: TypeScript は最も急速に成長しているプログラミング言語です として認められてから 1 開発ツールのスペシャリストである JetBrains による昨年の開発者レポートで、最も急速に成長しているプログラミング言語の 1 つに、Microsoft の TypeScript が選ばれました。 お茶 今年最も急成長している言語。 TypeScript の台頭は、同社が 1 月 20 日にリストしたレポートの最初の重要な発見です。 16 ブログの発表: 「JavaScript は依然として最も人気のあるプログラミング言語であり、過去 6 年間で使用量がほぼ 3 倍になった TypeScript にまだ追い抜かれていません。」 .NET 開発者コミュニティ向けの IDE やその他の開発ツールで知られる JetBrains は、毎年レポートを発行しています。今年は、2022 年 5 月から 7 月の調査に参加した世界中の 29,269 人の開発者の回答に基づいています。 . プログラミング言語に加えて、ツール、テクノロジー、人口統計、楽しい事実、開発者のライフスタイルを調べます。 「TypeScript のシェアは 6 年間でほぼ 3 倍になり、2017 年の …

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データ サイエンスの学生が優れたプレイを優れた洞察に変える

競争上の優位性は、ビジネスと陸上競技の両方のすべてを意味します。その優位性を獲得するには、努力、独自の洞察、および常に改善する能力が必要です。 ブライアント大学でデータ サイエンスを専攻しているジョナサン リオーダン ’23 は、さまざまなスポーツでその優位性を研究しながら、その過程で自身のスキルセットを磨いています。 Riordan 氏によると、統計行に移動してゲームがどのようにプレイされたかを確認できますが、数字を細かく分析すると、その理由についての洞察が得られます。 「チームが正しく行っていることと間違っていることを実感できますが、それだけではありません」と彼は言います。 「特定のイベントの起こりそうな結果と、それらを変更する方法を予測し始めることができます。」 最近 Medium で公開された Riordan の最新のプロジェクトでは、Bryant の Division I 男子バスケットボール チームがアメリカン イースト カンファレンスの初年度に出場する様子を調査しました。 ブライアント大学のデータ サイエンス コースで学んだ Python プログラミング言語を使用して、彼はカンファレンス全体のシュート精度から離職率まで、さまざまなチーム統計を研究しました。 ブルドッグスは、カンファレンス チャンピオンシップでライバルの UMass Lowell を打ち負かし、2 年で 2 回目の NCAA トーナメントへの出場権を獲得すると予測しました。 「私は少し偏見があるかもしれませんが、数字がそれを裏付けていると思います」と Riordan は認めます。 彼はまた、プレイすべき試合がもっとあること、そしてシーズンが進むにつれて分析が変わる可能性があることを認めた. Riordan はまた、彼の分析スキルを使用して、フィールドで実際の結果を生み出しています。 彼は、大学のディビジョン I 陸上競技チームのデータを処理する学生組織である、ブライアント大学ブライアント シンク タンクの野球部門を率いています。 「他の学生と協力し、チームと協力して真の洞察を提供する絶好の機会です。」 分析することを学ぶRiordan は、自分を追い込み、新しいことに挑戦したいという衝動に駆られ、データ サイエンスを学ぶようになりました。 「データ分析で問題を解決できるというアイデアと、機能するプログラムを書いたときに感じる達成感が本当に気に入りました」と彼は言います。 「ほんの数行のコードでできることは驚くべきことです。」 彼の教授は、Riordan …

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言語の鍵 – アメリカ保守派

シリア北東部の公立学校のカリキュラムでシリア語を公用語にする動きがある。 現在、アラビア語が教室の言語です。 この運動が成功すれば、両親は、数学、読書、科学、地理、音楽、物理学、哲学、歴史などのすべての科目が、これまで生き残るために依存してきた言語で教えられている学校に子供たちを送ることができるようになります。神学校と村。 これらの科目の教科書を開発することは、言語構築のプロジェクトであり、国家構築のプロジェクトでもあり、古典言語を保存することがどのように、そしてなぜ重要であるかを考える機会を提供します。 この話は、シリアの教育に関する報告以上のものです。 これは、言語、特に古い言語を保存するという課題のたとえ話です。 そして、言語、特に古い言語の保存は、私にとって、西洋における教育の回復において考慮すべき最も簡潔なイメージの 1 つです。 シリア語はアラム語の方言です。 キリストが説教を説教し、ローマのパレスチナで話された方言で十字架から叫びましたが、アラム語の別の方言は、現代のトルコ南部の都市であるエデッサでさらに東に発展しました. エデサン シリア語は、最終的に、聖エフレム、ニネベのイサク、セルグのヤコブ、ナルサイの著作の基礎としての役割を果たします。 それは、いくつかの教会の伝統を結び付ける接着剤のままです。 今日、アラビア語やヘブライ語などの他のセム系言語とは異なり、シリア語は教会の言語であり、承認された国家の言語ではありません. しかし、シリア人のためにシリアで開発されたオラフ・タウのカリキュラムは、シリア語のアルファベットの最初と最後の文字にちなんで名付けられたものであり、1世紀以上前の夢の最新の例です。シリア語を国際的に認められた言語のレベルに引き上げるというものです。 、科学から日常まで、生活のあらゆる分野で使用できます。 他の伝統に対する彼の多くのジェスチャーの 1 つで、教皇ヨハネ・パウロ 2 世は、東方教会と西方教会は教会の 2 つの肺であると述べました。 シリアのキリスト教の学者の中には、シリア語は第三の肺であると言う人もいます。 シリア語で書かれた最近の詩には次のように書かれています。 シリア語の最も注目すべき側面の 1 つは、ラテン語やギリシア語の他の肺と比較して最もよく見られます。 どちらも聖職者の間で定期的に話されていません。 文法と発音のゆっくりとした進化を通じて、現代のギリシャ語は徐々に古いものに取って代わりました こいね ギリシャの教父たち。 また、かつては西洋文化の共通言語であったラテン語は、神学校ではないにしても、一部の熱心な愛好家によって流暢に話されています。 古代後期の多くの言語とは異なり、古典シリア語は死んでいません。 それは今日まで、シリアの伝統の神学校と地元の学校の両方で健在でした。 オラフ・タウのカリキュラムの著者の 1 人に、彼がどのように学んだかを尋ねました。 クトボノヨ. 彼の村では、地元のシリア方言を学びました。 「ですから」と彼は言いました。 クトボノヨ」 今日、古典シリア語と並んで—クトボノヨ、または文字通り「本の言語」—イラク、トルコ、シリア、およびその他の場所に分散したキリスト教徒およびユダヤ人のコミュニティによって主に話されている、関連するネオアラム方言のネットワークが存在します。 実際、シリア語は、西側ではあまり知られていない多くのキリスト教の伝統の言語です.コプト、アルメニア、エチオピアの教会などです. シリアの教会にとって、彼らの言語は、アラビア語や英語に完全に置き換えるという圧力にもかかわらず、典礼、神学校の指導、さらには文学や詩の言語であり続けています. その維持は、ヨーロッパ中の教会共同体の最近の崩壊の間、有用であることが証明されました. シリアのディアスポラのメンバーの中で、 クトボノヨ ミニチュアのリンガ・フランカのようなものです。 シリアの伝統の総主教の多くは、定期的に説教を行ったり、ソーシャル メディアに投稿したり、地元のニュース チャンネルのインタビューの質問に答えたりしていますが、そのすべてをシリア語で行っています。 2022 年の夏、私はパリで開催されたシリア語に関する会議に出席しました。 …

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データ サイエンスのための Python: 概要 | マニッシュ・サランケ | 2018/12/20 2023年2月

データ サイエンスのための Python の力: 総合ガイド UnsplashのLukasBlazekによる写真 Python for Data Science: はじめに、データ サイエンスは近年の流行語であり、テクノロジー業界でホットな話題になっています。 熟練したデータ サイエンティストの需要は、毎日大量のデータが生成されるにつれて急増しています。 結果として、 データ サイエンス向けの Python は、複雑なデータの問題を解決するための重要なツールとして人気を集めています. Python は強力で柔軟なプログラミング言語であり、データの処理と分析をサポートするライブラリとフレームワークの包括的なセットを提供します。 それはで広く使用されています 業界、学界、研究機関で使用されており、データ サイエンスに最適な言語となっています。. 初心者でも経験豊富なデータ サイエンティストでも、Python を学習することでさまざまなデータの問題を解決し、キャリアの競争力を高めることができます。 このブログでは、データ サイエンスのための Python の基本を探り、さまざまなアプリケーションについて説明します。 Python for Data Science とは何か、および Python に関連する FAQ に回答します。 データ サイエンスに Python を使用する必要があるのはいつですか? Python for Data Science はどこで利用できますか? データ サイエンスのための Python の学習方法データ サイエンスに Python …

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GB と比較します。 Python: 違いは何ですか?

完璧なプログラミング言語など存在しないことは、開発者なら誰でも知っています。 それぞれには、特定のソフトウェア プロジェクトに必要なものに応じて、慎重に検討する必要がある長所と短所があります。 Python は、その明快さと読みやすさから、最初のプログラミング言語を学びたい人に長い間人気のある選択肢でした。 Python の多くの前身は、制御構造に特殊文字を使用し、構文的に複雑ですが、Python は空白を使用し、話し言葉に似た単純な構文を持っています。 最近では、Go (別名 Golang) の人気が高まっています。 Go の開発者にとって使いやすい機能、頻繁な更新、シンプルでありながらエレガントな考え方を支持者が称賛する中、言語を学ぶことを選択するプログラマーがますます増えています。 Python と Go はどちらも人気があり、汎用性が高く、初心者にも適していますが、2 つの言語にはいくつかの重要な違いもあります。 Python と Go はよく知られている 2 つのオプションですが、DevOps エンジニアは多くの言語から選択できます。 Python と Go の構文の違い 構文的には、Python は Go よりもはるかに単純です. 中括弧の代わりに、Python はインデントの変更を使用して関数を示し、フローを制御します. 文字列を大文字に変換するために使用される関数を示す次の例では、2 行目の先頭にあるタブ スペースが関数本体を示しています。 def to_uppercase(string):     return string.upper() Python の空白の使用とは対照的に、Go は中括弧を使用して関数本体を示します。これは、C に似た言語から来たプログラマーにとってより馴染みのある設計です。 上記と同じ関数を Go で記述した次の例は、この構文上の違いを示しています。 func toUppercase(str string) string {     …

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ChatGPT がウェブサイトのコンテンツを使用するのをブロックする方法

ChatGPT のような大規模言語モデル (LLM) のトレーニングに使用されるコンテンツをオプトアウトする簡単な方法がないことが懸念されています。 それを行う方法はありますが、簡単でも動作が保証されているわけでもありません。 AI がコンテンツから学習する方法 大規模言語モデル (LLM) は、複数のソースに由来するデータでトレーニングされます。 これらのデータセットの多くはオープンソースであり、AI のトレーニングに自由に使用できます。 使用されるソースの一部は次のとおりです。 ウィキペディア 政府の裁判記録 書籍 メール クロールされた Web サイト 実際、膨大な量の情報を提供しているポータル、データセットを提供する Web サイトがあります。 ポータルの 1 つは Amazon によってホストされており、AWS の Registry of Open Data で数千のデータセットを提供しています。 数千のデータセットを持つ Amazon ポータルは、より多くのデータセットを含む他の多くのポータルの 1 つにすぎません。 ウィキペディアには、データセットをダウンロードするための 28 のポータルがリストされています。これには、Google データセットや、何千ものデータセットを見つけるための Hugging Face ポータルが含まれます。 Web コンテンツのデータセット OpenWebText Web コンテンツの一般的なデータセットは、OpenWebText と呼ばれます。 OpenWebText は、3 つ以上の賛成票があった …

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