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Python入門(前編)、標準ライブラリで何ができる?実例でわかりやすく解説する 連載:G検定対策講座

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    Python入門(前編)、標準ライブラリで何ができる?実例でわかりやすく解説する

    連載:G検定対策講座

    AI(人工知能)の開発やデータ分析でよく用いられる「Python」。今や米国のあらゆる大学生にとっての必修科目とさえ言われるようになりました。本記事ではPythonの人気の理由、そしてPythonで何が実現できるのかを紹介します。前編ではデータ処理に役立つ便利な標準ライブラリに着目し、Jupyter Notebookを使ったコーディングの実例も交えて解説します。

    執筆:GRI データ分析官・講師 ヤン・ジャクリン

    執筆:GRI データ分析官・講師 ヤン・ジャクリン

    1987年生、北京生まれ、米国東海岸出身(米国籍)、小学高学年より茨城県育ち、東京大学理学部卒、東京大学大学院理学系研究科博士課程修了(理学博士)、高エネルギー加速器研究機構にて博士研究員(素粒子物理学)を経て、2017年7月より現職。主要実績:2010-17<目次>

    1. Pythonが選ばれる4つの魅力
    2. ライブラリの充実がもたらす2つのメリット
    3. 標準ライブラリと外部ライブラリ・パッケージ
    4. Pythonのコードを実行する環境
    5. 標準ライブラリはどう使えばいいのか?
    ※本記事は『ディープラーニングG検定(ジェネラリスト)最強の合格テキスト[明瞭解説+良質問題]』をもとに再構成したものです。

    Pythonが選ばれる4つの魅力

    ライブラリの充実がもたらす2つのメリット標準ライブラリと外部ライブラリ・パッケージ開発ツール・開発言語 ジャンルのトピックス

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