ゴール:KPIモニタリングシステムの構築

Jupyterを社内共有するモニタリングシステム、ちゃんとやればうまくできそうな印象なので、MySQL・BigQueryから引っ張ってきて構築する。Kintone(いずれSalesForce)からも引っ張っていきたい。

Pythonやり始めたから読み始めたけど、すごくわかりやすい。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

自然言語処理のところ理解しておかないと、サービス運営で支障をきたすのでそこも勉強する。

しかしPython勢いすごいな。Rubyをあっというまに突き放しそう。

ちゃんと読むべきネット文献を上げてみる

Pythonでデータ分析やる

Pythonを学ぼうと、この本を買って読み始めることにした。

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

Pythonによるデータ分析入門 ―NumPy、pandasを使ったデータ処理

ドットインストールもPython3を2/3見終わる。Rubyに似ているから理解しやすい。

開発環境の導入に大変手間取ってしまったのが、今週。Jupyter Notebookはメモ帳みたいなものだからローカルにそのまま入れてしまってよかったけど、社内ubuntuに入れようとしてハマった。

これでデータをゴリゴリいじることができるようになる。楽しみだ

if使わない…

解けたけど… こうしたかった

puts gets.to_i < 1200 ? "ABC" : "ARC"

明日はこれを解く…

B: A to Z String - AtCoder Beginner Contest 053 | AtCoder

たのしいRuby P184、エラー処理と例外のところ。ちゃんと写経する

markdownでtarget=“_blank"、下記参考にやってみた。一瞬

markdown記法でリンクをtarget=“_blank"にする - エンジニアをリングする

class << selfや特異メソッドのところ

よく混乱するから役に立ちそうなあとで読むリンクを並べてみる。

これは関係ないけど、読んでおいたほうがよさげ感