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第26回　データサイエンスのキャリアの始め方 他5本 (野田貴子) 2022年5月

皆さん、こんにちは。野田貴子です。
CTC教育サービスからPythonによるデータ分析（3日間）、PythonによるAI/機械学習（3日間）の二つのコースがリリースされましたね。 データ分析やAI/機械学習の分野ではPythonがとても普及しており、注目を集めています。この分野の技術力を高めたい方は、この機会に是非お申し込みされてはいかがでしょうか？

そして、他にもCTC教育サービスは国内トップレベルのPython研修コースのラインアップを持っています。今日意味がある方はぜひ以下をご覧の上、お申し込みください。

Python研修コース：https://www.school.ctc-g.co.jp/python/

さて今号もPythonの海外ニュースをご紹介しますね。興味がある方はご覧ください。
それでは今号も宜しくお願いいたします。

データサイエンスのキャリアの始め方

How do I start a Data Science Career?
https://dev.to/seospecialist/how-do-i-start-a-data-science-career-5gcn

データサイエンスは急速に成長している分野でチャンスがたくさんありますが、どうすればデータサイエンティストになれるでしょうか。こちらの記事では、データサイエンティストになるためのスキルの取捨選択ができるようになります。

Pythonでオーディオを視覚化するための初心者ガイド

A Beginner's Guide to Visualizing Audio in Python
https://medium.com/hacking-media/beginner-guide-to-visualizing-audio-as-a-spectogram-in-python-65dca2ab1e61

スペクトログラムで音声データを視覚化すると、従来の波形表現ではあまり目立たなかった特徴が分かるようになります。こちらの記事で紹介している音声データの視覚化には、numpy、matplotlib、scipyを使っています。コード自体はとても短いものになっています。

PythonでのWebスクレイピングを並行処理で高速化

Speed Up Web Scraping with Concurrency in Python
https://www.zenrows.com/blog/speed-up-web-scraping-with-concurrency-in-python

データ取得のためにWebサイトをスクレイピングすることはよくありますが、Webページに1つずつアクセスしてデータを取得していくのは自動化していても時間がかかります。こちらの記事では、スクレイピングを同時実行して高速化する方法が解説されています。

メンテナンス上手なテストとは：依存関係を入れる前に確認するべき12の質問

The Well-Maintained Test: 12 Questions for New Dependencies
https://adamj.eu/tech/2021/11/04/the-well-maintained-test/

世の中に公開されているライブラリは数多くありますが、任意のライブラリを自分のコードの依存関係に追加しても良いかどうかをどう判断するべきでしょうか。こちらにそのチェックリストがあります。

Pythonによるデコレーターパターン

Python Decorator Patterns
https://bytepawn.com/python-decorator-patterns.html

デコレーターパターンとは、オブジェクト指向における再利用のためのデザインパターンのうちの1つです。このパターンでは関数を関数でラップし、コードの前後に特定の状態を付与することで、コードの再利用性を高めます。こちらの記事では、具体的な方法や、Pythonでの実装方法が解説されています。

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