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「Python」を無料で学習--役に立つGitHubリポジトリ5選

「Python」でコーディングする方法を学ぶにあたり、GitHubのリポジトリを活用してはどうだろう。利用可能なリポジトリの中からトップ5を紹介する。

 ここ数年、プログラミング言語「Python」の利用が驚異的な速度で成長している。

 その成長を支えているのは、急成長中のデータサイエンス分野における活用だ。2018年には、ウェブ開発やDevOpsと共にデータサイエンスが最も一般的なPythonの用途として挙げられるようになった。

 このようなさまざまな分野におけるPythonの需要は依然として高く、2018年のHackerRankの調査では、採用企業が求める言語の3位にPythonがランクインした。また、2018年のStack Overflow開発者調査でも、Pythonは一番好きなプログラミング言語の3位に入っている。

 米TechRepublicが広範囲にわたってまとめた情報を見てもらえばわかると思うが、幸運なことにPythonを学ぶための良質な無料リソースは山のように存在する。

 ただ、コードサンプルに重点を置いた教育資料を探しているのであれば、オンラインコードリポジトリのGitHubから始めるのがいいだろう。

 ここで、Pythonのコーディングを学ぶにあたり、GitHubで上位にランクインした5つのリポジトリを紹介する。

1. Awesome Python

 「素晴らしい(Awesome)」Pythonのフレームワーク、ライブラリ、ソフトウェア、リソースを集めたリスト。Pythonを使えると思われる用途ほぼすべてに対応したコードが用意されている。

2. TensorFlow Examples

 Googleの「TensorFlow」機械学習ソフトウェアフレームワークを始める人に便利な参考資料。基本的なTensorFlowのオペレーションからニューラルネットワークの構築に至るまで、数多くのコードサンプルを提供している。

3. The Algorithms

 Pythonで実装された、ソートなどの一般的なコンピュータサイエンスアルゴリズムの例。実行中のアルゴリズムをビジュアル化したものへのリンクも含まれている。技術面接の予定がある人には便利だろう。

4. 100 Days of ML Coding

 このリポジトリはさまざまなワークシートで構成され、機械学習を始めるための基本を紹介する。関連コードサンプルやデータセットへのリンクが用意されているほか、主要な数学的コンセプトを解説した役立つビデオへのリンクもある。

5. Python Patterns

 Pythonのデザインパターンやイディオムのまとめ。コードサンプルや、コードが何をしているのか、またどんな時にどのパターンを使うのが適切なのかを説明した文書が用意されている。

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

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