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第8回　Pythonにおけるデータ志向プログラミング、他5本 (野田貴子) 2020年10月

皆さん、こんにちは。野田貴子です。Pythonエンジニア認定試験が開始3年強で1万人の受験者になったそうですね。3年強で1万人受験というのは民間IT試験で過去最速クラスだそうですね。Pythonの勢いは本当にすごいです。さて今月もPythonの海外動向をご紹介しますね。

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それでは、今回もPythonの海外動向をお届けします。どうぞ宜しくお願いいたします。

Pythonにおけるデータ志向プログラミング

Data-Oriented Programming in Python
https://www.moderndescartes.com/essays/data_oriented_python/

Pythonが科学計算や数値計算の分野で成功を収めることができたのは、NumPyやSciPyのようなライブラリの性能によるところが大きいでしょう。なぜNumPyはこれほど効果的なのでしょうか。そしてPythonの数値計算は今後どこに向かっていくのでしょうか。ぜひこの記事を読んでみてください。

リアルPythonポッドキャスト ～エピソード26：Michael Kennedyによる5年間のPythonポッドキャスト。成長、GIL、Asyncなどについて～

The Real Python Podcast ? Episode #26: 5 Years Podcasting Python with Michael Kennedy: Growth, GIL, Async, and More
https://realpython.com/podcasts/rpp/26/

なぜPythonはこれほど多くの新規プログラマーを惹きつけているのでしょうか？　Pythonがフルスペクトル言語であることに一因があるのかもしれません。今回の番組では、ポッドキャスト「Talk Python to Me」のホストであるMichael Kennedyが登場し、5年間行ってきたPythonのポッドキャストと、Pythonの世界で見てきた多くの変化を振り返っています。

Pythonで学ぶリアクティブプログラミング入門

An Introduction to Reactive Programming in Python
https://blog.oakbits.com/introduction-to-rxpy.html

React(tive)はJavaScriptの世界でとても有名になりましたが、JavaScriptに限らず存在していた概念です。こちらの記事では、ReactiveXフレームワークのPython実装であるRxPYライブラリを使い、イベント駆動型のコードの書き方を学べます。

データサイエンスのためのソフトウェアエンジニアリングのヒントとベストプラクティス

Software Engineering Tips and Best Practices for Data Science
https://medium.com/swlh/software-engineering-tips-and-best-practices-for-data-science-5d85dbcf87fd

Jupyter notebookはデータ探索に最適ですが、拡張性や保守性があるものを作成しようとすると限界があります。こちらの記事では、データサイエンティストがJupyter notebookを打開するための、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスがまとまっています。

Pythonのデータ構造のガイド

Common Python Data Structures (Guide)
https://realpython.com/python-data-structures/

こちらのチュートリアルでは、Pythonのデータ構造について学べます。抽象的なデータ型の実装がいくつか紹介されているので、特定のユースケースにおける最適な実装を学ぶことができます。

PythonとDVCによるデータのバージョン管理

Data Version Control With Python and DVC
https://realpython.com/python-data-version-control/

こちらのチュートリアルでは、機械学習やデータサイエンスで直面する多くの問題を解決するための強力なツールである、DVCの使い方を学べます。データを追跡し、開発マシンをチームで共有し、再現性のある手法を簡単に作成するために、どのようにデータバージョン管理を活用すればよいかを知ることができます。

それでは次回もお楽しみに！

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