皆さん、こんにちは！！
私は仕事でも趣味でもPythonを使っているのですが、社内や書籍、ネットなど様々な媒体を通じて情報を収集してきました。
この記事では、私がこれまでの学習でお世話になったネットに転がっている無料の学習コンテンツをまとめて紹介したいと思います。
※備忘録もかねていますので、私が有益だと思ったサイトを随時追加しています。最後の更新は2022年5月4日です。
Pythonの基本的な内容
Python早見表
「Python早見表」は勉強用と言うよりは、チートシートのような雰囲気のサイトです。
Python標準機能が簡潔にまとまっているため、リストやタプル。辞書など、混同しやすいものを簡単に調べることが可能です。
東大：Pythonプログラミング入門
東大が無料公開している「Pythonプログラミング入門」です。
基本文法, Numpy, pandas, Matplotlib, scikit-learnまで掲載されており初心者にオススメです。
Github
https://github.com/utokyo-ipp/utokyo-ipp.github.io
HTML版
https://utokyo-ipp.github.io/index.html
PDF版
https://utokyo-ipp.github.io/IPP_textbook.pdf
Colab版
掲載している内容
- 1-0. Colaboratoryによるノートブックの使い方
- 1-1. 数値演算
- 1-2. 変数と関数の基礎
- 1-3. 論理・比較演算と条件分岐の基礎
- 1-4. デバッグ
- 2-1. 文字列 (string)
- 2-2. リスト (list)
- 2-3. 条件分岐
- 3-1. 辞書 (dictionary)
- 3-2. 繰り返し
- 3-3. 関数
- 4-1. ファイル入出力の基本
- 4-2. イテレータ
- 4-3. コンピュータにおけるファイルやディレクトリの配置
- 5-1. モジュールの使い方
- 5-2. モジュールの作り方
- 5-3. NumPyライブラリ
- 6-1. 内包表記
- 6-2. 高階関数
- 6-3. クラス
- 7-1. pandasライブラリ
- 7-2. scikit-learnライブラリ
- ▲Jupyter Notebook の使い方
- ▲セット (set)
- ▲再帰
- ▲簡単なデータの可視化
- ▲CSVファイルの入出力
- ▲Bokehライブラリ
- ▲Pythonスクリプトとコマンドライン実行
- ▲Matplotlibライブラリ
- ▲正規表現
ライブラリのチートシート
Python3公式チートシート
Python3の公式チートシートが掲載されているGithubです。
下にも紹介していますが、Python3の基本だけでなく、PandasやNumpy、Kerasなど様々なチートシートが掲載されています。
matplotlib公式チートシート
Matplotlibの公式チートシートです。
subplotや、Marker、Legendsなどよく使うけど忘れやすいコンテンツがまとまっており、非常に便利です。
Panda”非”公式チートシート
Pandasの非公式チートシートです。
データ分析関係
マンガと学ぶデータビジュアライゼーション
文化庁が監修しているマンガで学ぶデータビジュアライゼーションです。
マンガを良く読んでいる方には、とっつきやすいデータセットだと思います。
このサイトは，文化庁のメディア芸術データベース・ラボ（MADB Lab）で公開されている四大少年誌（ 週刊少年サンデー， 週刊少年ジャンプ， 週刊少年チャンピオン， 週刊少年マガジン ）のデータを用いて，データビジュアライゼーションの学習を手助けすることを目指しています．
PandasやNumpy、Matplotlibなど基本的なデータ分析ライブラリはもちろんですが、このサイトの特徴はインタラクティブなデータ可視化ライブラリであるPlotlyを使っている点です。
Python実践100本ノックシリーズのソースコード
Python使い始めの方が多く手に取る書籍、「Python実践100本ノックシリーズ」のソースコードをダウンロードすることが可能です。
データ分析やデータ加工/可視化の内容であれば、解説が無くても、実行して結果を見ることができるので、かなり役立つと思います。
機械学習関係
PyTorchチュートリアル（日本語翻訳版）
PyTorch公式チュートリアルの日本語版です。
PyTorchは機械学習ライブラリの1つですが、公式ドキュメントを翻訳していますので、日本語のままPyTorchに入門することが出来ます。
掲載内容は以下の通りです。
- PyTorch入門
- PyTorch基礎
- 画像処理と動画
- 自然言語処理
- 深層強化学習
- PyTorchモデルのデプロイメント手法
- 並列分散型の訓練手法
- 音声データ
- モデル最適化
https://yutaroogawa.github.io/pytorch_tutorials_jp/
その他、専門的な学習コンテンツ
Python言語による実務で使える100+の最適化問題
Pythonを使って最適化問題のアルゴリズムを開設されています。
ソースコードはもちろんですが、アルゴリズムの理論的な部分まで開設されていて、非常にわかりやすいです。
更に、解説ビデオもYouTubeで公開されている（なぜこれが無料なのか…）
たった1日で基本が身に付く! Python超入門
「たった1日で基本が身に付く！Python超入門」の参考資料です。
メインの書籍があればなおよしですが、普通にこの資料単品で勉強になります。
通勤通学時の読み物としておすすめです。
まとめ
以上、簡単にですがPythonの学習コンテンツをまとめてみました。
これからも、日々更新していく予定ですので、お楽しみに！！！
