エンジニアのためのPythonの学習：学習リソース、ライブラリ、および基本的な手順
Pythonは、計算、シミュレーション、機械学習のエンジニアリング分野で好まれるプログラミング言語になりつつあります。その汎用性のために、Pythonはエンジニアリングプロジェクトでの教師なし学習のためのコーディング言語の第1の選択肢になりました。
このPythonforEngineersチュートリアルでは、エンジニアリングの分野におけるこの人気のある言語のアプリケーションを詳しく見ていきます。また、エンジニアリングプロジェクトでPythonを習得するための最良の方法を紹介し、学習体験を合理化するためのステップバイステップガイドを提供します。
Pythonとは何ですか？
Pythonは、ソフトウェアエンジニアリングに理想的な多目的のオープンソースプログラミング言語です。この言語の高レベルの組み込みデータ構造と大規模な標準ライブラリにより、アプリケーションプロセスの高速化を目指す開発者にとって自然な選択になります。
Pythonの人気は、科学界の間で成長を続けています。その汎用性と使いやすさにより、このプログラミング言語は、シミュレーション、計算、および教師なし学習に最適です。現在、多くの企業がエンジニアリング職にPythonプログラミングスキルを必要としているため、この言語に精通することで、新しい仕事の機会にアクセスできるようになります。
Pythonはエンジニアリングで何に使用されますか？
エンジニアリングプロジェクトの範囲と複雑さが増すにつれて、コーディングスキルはこの業界の多くの専門家の前提条件になりつつあります。エンジニアは、自動化、数値分析、データの視覚化、人工知能、機械学習にPythonを使用しています。実際、Pythonは、人工知能（AI）開発で最も有用なツールの1つとして説明されています。
産業環境では、技術専門家はPythonを使用してハードウェアとソフトウェアを同時に制御します。たとえば、彼らはこの言語に依存して、オープンソースの監視制御およびデータ取得（SCADA）システムを使用して産業プロジェクトを同期しています。
工学のためのPythonの学習にはどのくらい時間がかかりますか？
Pythonの基礎を学ぶには、1週間から1年かかることがあります。これは英語と同様の構文を持つオブジェクト指向プログラミング言語であるため、Pythonの学習曲線は他のプログラミング言語よりも短くなっています。
エンジニアリングのためのPythonの基礎を学ぶため、または完全な初心者でない場合はコーディングスキルをさらに高めるための多くのオプションがあります。オンラインコーディングブートキャンプは、構造化され監督されたカリキュラムを使用して、数週間または数か月で基本的なトピックと高度なトピックを習得するのに役立ちます。ブートキャンプのほかに、オンラインコースに参加したり、このテーマに関する本を手に入れたりすることもできます。
参加者の81％は、ブートキャンプに参加した後、自分たちの技術的な仕事の見通しについてより自信を持っていると述べました。今日のブートキャンプにマッチしましょう。
平均的なブートキャンプの卒業生は、ブートキャンプの開始から最初の仕事を見つけるまで、キャリアの移行に6か月も費やしませんでした。
なぜエンジニアリングのためにPythonを学ぶ必要があるのですか？
工学分野は急速に進化しています。ほとんどすべてのタスクを自動化できますが、これには専門のPythonコーダーとエンジニアが必要です。現在、雇用主はコーディングスキルのある候補者を支持しているため、プログラミングを学ぶことでエンジニアリング業界に多くの扉を開くことができます。エンジニアとしてPythonを学ぶことを検討する理由は他にもあります。以下でそれらを調べます。
Python構文は英語に対応しているため、比較的簡単に学習して理解できます。他の一般的なプログラミング言語と比較して、初心者向けのPythonの学習曲線は比較的短いです。
Pythonを研究するための無料のオンラインリソースがたくさんあります。 Pythonユーザーの成長するコミュニティは、無料のビデオチュートリアル、ブログ投稿、およびその他の学習資料を絶えず作成しています。プロジェクト中に行き詰まった場合にPythonの専門家が質問に答えるオンラインフォーラムもあります。
現在、ほとんどのエンジニアリングジョブでは、コーディングスキルが要件として挙げられています。機械エンジニアであろうとソフトウェアエンジニアであろうと、コーディングは職務記述書の一部になりました。関心のある特定の分野や仕事にコーディングが必要ない場合でも、Pythonでクリーンなコードを記述できると、常にエンプロイアビリティが向上します。
データサイエンスのためにPythonを学ぶにはどうすればよいですか？
Pythonスキルを開発するために、いくつかの学習オプションを検討できます。それはすべてあなたのニーズと可用性に要約されます。ブートキャンプのコーディングは、仕事に応募する場合にPythonを学ぶための優れた方法ですが、基本に慣れることを目的とする場合は、オンラインチュートリアルやコースの方が適している場合があります。
Pythonコーディングブートキャンプは、プログラマーとしてのキャリアに備える構造化された没入型プログラムを提供します。エンジニアの場合、これらのブートキャンプは、コーディングスキルを習得または強化し、競争の激しい求人市場で仲間の中で目立つようにするのに理想的です。
ブートキャンプでは、あらゆる段階でスキルをテストする実際のプロジェクトに取り組み、実践することで学習します。さらに、最高のPythonブートキャンプは幅広いキャリアサポートを提供します。学生は専門家のメンターシップと採用パートナーのネットワークにアクセスできるため、プログラムの直後に仕事を見つけることができます。
Pythonのコース、クラス、チュートリアルを提供するオンラインプラットフォームが多数あります。 edX、Coursera、またはUdacityからPythonコースを受講することは、この言語の基本を学びたい場合、またはこの言語の特定の側面に興味がある場合に最適な代替手段です。 Pythonに焦点を当て、エンジニアリングのプロジェクトへのアプリケーションを教えるソフトウェア開発コースはたくさんあります。
最後に、Pythonをテーマにした著書も不足していません。このオプションは、言語の特定の側面を深く掘り下げたり、エンジニアリング、データサイエンス、データ分析、ソフトウェア開発、機械学習、人工知能などの特定の分野でそのアプリケーションを研究したりする、より高度な学習者向けです。
Pythonライブラリは、コードを最初から作成する必要がないため、時間を節約できます。一部のライブラリは、データの操作、シミュレーションの実行、さらには自動化モデルの構築など、特定のタスクに最適です。以下は、計算プログラミングプロジェクトと数値計算のための最も一般的なライブラリの一部です。
- SciPy。 SciPyは、科学、技術、数値計算に使用されるオープンソースライブラリです。最適化、線形代数、積分、画像と信号の処理、および補間に使用できます。
- Scikit-learn。 これは、機械学習アルゴリズム、特に教師なし学習と教師あり学習にとって最も重要なライブラリの1つです。また、データマイニングやデータ分析、科学計算にも使用できます。
- テアノ。 Theanoは、GPUとCPUの最適化を通じて多次元配列を効率的に処理できる強力なライブラリです。エラーテスト、検証、および診断に使用されます。
- TensorFlow。 このライブラリは、ディープラーニングやニューラルネットワークに最適です。名前が示すように、テンソル計算を実行および定義するのに役立ちます。 TensorFlowは、AIアプリケーションの開発に不可欠なニューラルネットワークの生成に最適です。
- パンダ。 Pandasライブラリは、データのクリーニングと操作、および統計分析に使用されます。 Pythonエコシステムで最も人気のあるライブラリの1つです。
- Matplotlib。 Matplotlibは、チャートやグラフの生成に最適なPythonデータ視覚化ライブラリです。エンジニアはこれを使用して、棒グラフ、散布図、箱ひげ図、および線グラフを作成できます。
プロのエンジニアは、他の多くのPythonライブラリを使用して、機械学習モデルを構築し、データ操作を実行できます。これらのライブラリは1,000以上あり、その多くはオープンソースです。
エンジニアのためのPythonの学習方法：ステップバイステップガイド
Pythonを学ぼうとするすべての人は、いくつかのガイダンスを使用できます。この重要なプログラミング言語を学習するプロセスを支援するためのステップバイステップガイドを用意しました。これにより、必要なスキルをすばやく効率的に習得できます。
ステップ1：Pythonをインストールする
学習言語の最初のステップは、コンピューターにPythonをダウンロードすることです。この人気のある言語のダウンロードは完全に無料です。公式サイトにアクセスして、最新バージョンのPython3をダウンロードするだけです。
ステップ2：プログラミング環境を構成する
次に、テキストエディタとPython実装で構成されるプログラミング環境をセットアップします。テキストエディタはコードを書く場所であり、実装はPythonで書かれたプログラムの実行をサポートします。
テストランナー、コードの強調表示、および構文チェックを備えた統合開発環境（IDE）をダウンロードすることをお勧めします。インストールできるIDEには多くの種類がありますが、PyCharmが最も一般的なものです。 PyCharmはオープンソースで無料であり、すべての主要なオペレーティングシステムと互換性があります。
ステップ3：Pythonの基本を学ぶ
より高度なトピックに飛び込む前に、この言語の基本に慣れることが重要です。知っておくべき重要な用語があります：
- 文字列。 文字列は文字のシーケンスです。 文字列は、文字を引用符で囲むことによって作成されます。
- セット。 セットは、重複する要素がない、変更可能な順序付けられていないデータ型です。これらは、1つの変数に複数のアイテムを格納するために使用されます。
- リスト。 リストは、角括弧内にコンマで区切られた要素またはアイテムを追加することによって作成されます。リストには、さまざまな種類のアイテムが含まれる場合があります。
- タプル。 タプルはPythonのデータ型であり、データ構造を順序付けられた値のシーケンスで格納するために使用されます。また、1つの変数内に複数のアイテムを格納します。
- 辞書。 辞書は、キーを格納する順序付けされていない可変のコンテナです。それらは中括弧で書かれています。それぞれは、コンマで区切られた値とペアになっています。コロンは、キーとその値を区切ります。
ステップ4：機械学習ライブラリを学習する
探索的データ分析に興味がある場合は、PandasとNumPyが重要です。 NumPyから始めて、拡張機能と見なされるPandasを続けることができます。 Numpyライブラリを使用すると、高度に最適化された多次元配列で作業できます。一方、パンダはデータのラングリングに最適です。
ステップ5：データ視覚化スキルを習得する
データの視覚化を学習することは、統計分析を実行するための最初のステップです。 Matplotlibは、基本的なデータの視覚化に人気があります。チャートやグラフをすばやく簡単にプロットして、データの性質をよりよく理解することができます。
ステップ6：データベースの学習
データベースから情報を取得する方法を学ぶことは、工学を含む幅広い分野で役立つスキルです。 SQLiteは人気のあるデータベース管理システムであり、Pythonと組み合わせると、データの取得が簡単になります。
エンジニアリング分野での関連性を維持するには、コーディングスキルを習得する必要があります。その汎用性とエンジニアリングアプリケーションを考えると、Pythonは、専門的に進歩したいと考えているエンジニアにとって当然の選択です。機械学習エンジニアまたはソフトウェアエンジニアになることを目指しているかどうかにかかわらず、Pythonはあなたのレーダーにあるべきです。
-
ペンテスターのためのPythonの学習：学習リソース、ライブラリ、および基本的な手順
Pythonは、ペンテスターとも呼ばれるペネトレーションテスターが使用するプログラミング言語です。習得が容易で、Windows、Linux、OS Xなどのいくつかのプラットフォームでサポートされているため、このプログラミング言語が推奨されます。この記事では、Pythonの習得方法に関するステップバイステップガイドを提供し、さまざまな関連情報を提供します。 Pythonとは何ですか？ Pythonは、コード行、数学計算、またはデータを使用するすべてのプログラムに適用できる、人気のある多目的プログラミング言語です。 Pythonは、ほとんどのプログラミング言語よりも用途が広く、ペネトレーション
-
基本的なユークリッドアルゴリズムのためのPythonプログラム
この記事では、以下に示す問題ステートメントの解決策について学習します。 問題の説明 − 2つの数値が与えられた場合、それら2つの数値のgcdを計算し、それらを表示する必要があります。 2つの数値のGCD最大公約数は、両方を除算できる最大の数値です。ここでは、ユークリッドアプローチに従って、gcdを計算します。つまり、数値を繰り返し除算し、余りがゼロになったときに停止します。 次に、以下の実装のソリューションを見てみましょう- 例 # euclid algorithm for calculation of greatest common divisor def gcd(a, b): &nb