pythonのライブラリ、モジュールで使う関数の種類が多すぎて、覚えられない。 覚えるコツはありますか。
Pythonのライブラリやモジュールには数え切れないほどの関数があり、それら全てを覚えるのは困難です。
特にデータ分析の分野では、numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learnなど様々なライブラリが利用されます。
それぞれの関数をすべて覚えるのではなく、以下のようなアプローチを試してみてください。
- 基本的な関数の理解: ライブラリには一般的によく使われる基本的な関数があります。例えば、Pandasの場合、read_csv, head, describeなどの基本的な関数をまず理解しましょう。numpyの場合はarray, arange, reshapeなどが基本的な関数です。このように、まずは各ライブラリの主要な関数を理解することが重要です。
- 公式ドキュメンテーションの利用: 公式ドキュメンテーションは非常に重要なリソースです。特定の関数の使い方がわからない場合、公式ドキュメンテーションを参照してください。また、実装例やチュートリアルも提供されていることが多く、それらを通じて関数の使い方を理解することができます。
- コードの実践: Pythonやデータ分析を学ぶ最良の方法の一つは、実際にコードを書くことです。特定のタスクを達成するために必要な関数を検索し、それを自分のコードに組み込む。このプロセスを通じて、必要な関数を自然と覚えることができます。
- 学習リソースの活用: オンライン上には多くの学習リソースがあります。MOOCs(大規模オープンオンラインコース)のプラットフォーム、例えばCourseraやedX、Udacityなどを利用して、Pythonやデータ分析のコースを受講することも有効です。
また、頻繁に使用する関数や手法はチートシート（一覧表）を作成すると良いでしょう。
これは、覚えるべき関数やその使用法を素早く確認できる手段となります。
Pythonやデータ分析の学習は徐々に進めていき、自分が使いたいと思う関数や手法を一つずつ学んでいくことが重要です。
全てを一度に学ぼうとすると圧倒されてしまうので、まずは自分の目的に合った一部を理解し、それから徐々に範囲を広げていくことをおすすめします。
一流のデータサイエンティストは、どのくらいコードを覚えているものなのか
一流のデータサイエンティストは、どのくらいコードを覚えているものなのですか。
一流の人でも「あれ、あの関数何だったっけ？」というのはないんかな。
ちょくちょくgoogleやドキュメントで調べて使ったりすることは多くないのですか?
一流のデータサイエンティストであっても、全ての関数やコードを記憶しているわけではありません。
重要なのは、特定の関数の名前や正確な使用法を覚えているかではなく、どのような問題を解決するためにどのツールを使用するかを理解しているかです。
そして、特定の関数やライブラリの詳細を忘れた場合でも、どこでその情報を見つけるかを知っているかです。
実際、プロのデータサイエンティストでも頻繁にGoogle検索を行ったり、公式ドキュメンテーションを参照したり、Stack OverflowのようなQ&Aサイトを見たりします。これは、Pythonやデータ分析のエコシステムが非常に広大で、急速に進化しているためです。
より具体的には、データサイエンティストは特定のライブラリやツールについて深い知識を持っていることが多いです。
たとえば、あるデータサイエンティストはPandasのすべての細部を覚えているかもしれませんが、他のライブラリはそれほど詳しくないかもしれません。
そのため、彼らは新しいライブラリやツールを使うとき、または自分があまり使わないライブラリの特定の関数を使うときには、ドキュメンテーションやオンラインリソースを利用します。
したがって、Pythonやデータサイエンスの学習においては、全てを覚えることよりも、問題解決のための方法を理解し、必要な情報を効率的に見つける方法を学ぶことが重要です。
関数は覚えるべき？ 都度、調べるべき？
pythonを学んでいる人にとっては、たとえばrandom関数ひとつとっても、いろんなバリエーションがあり、そんな細かいものも、いまの自分だとわからないことだらけで「慣れた人であれば皆、覚えているんだろうな」とか思ってしまう。
でも実際もそうのかどうか？
そうしたrandom関数のような有名な関数であっても、バリエーションを記憶するのは、ムダなのか。有益なのか。
それとも、randomのなかでも「こんなrandomを求めたいんだけど」と、都度、調べて実装する方が有益なのか。
また、そっちのほうが正しいやり方なのか？
Pythonの `random` モジュールのようなライブラリやモジュールには、実際に多くの関数やメソッドがあります。
それら全てを覚えることは非現実的で、実際には必要ないことがほとんどです。
ここでは、`random` モジュールのようなものをどのように学び、使用するかについていくつかの観点を提供します。
1. **基本的な関数を覚える**:
`random` モジュールのようなものには、頻繁に使用されるいくつかの基本的な関数があります。
たとえば、`random.randint()` は二つの整数の間でランダムな整数を生成するためによく使用されます。
このような基本的な関数は覚えておくと、そのモジュールを使用する際に役立ちます。
2. **概念理解とドキュメンテーションの活用**:
それぞれの関数やメソッドが何をするのか、どのような時に使うのかという概念的な理解を持つことが重要です。
具体的な関数名や使用法がすぐに思い出せない場合でも、必要な機能がどのモジュールに含まれているかを理解していれば、公式ドキュメンテーションを引けば具体的な実装を思い出すことができます。
3. **都度調べる**:
「こんなrandomを求めたいんだけど」と思ったときに都度調べる、これが一番効率的で普通のやり方です。
全ての関数を頭に入れておくことは非効率的であり、また、それが可能な人はほとんどいません。
その代わりに、必要な時に必要な情報を見つける能力を身につけることが大切です。
結局のところ、プログラミングやデータサイエンスにおいて最も重要なのは、情報を記憶することよりも、問題解決の能力と新しい情報を効率的に学ぶ能力です。そして、これらの能力は実践を通じて培われます。
少し安心しました。
「都度調べる、これが一番効率的で普通のやり方です。全ての関数を頭に入れておくことは非効率的であり、また、それが可能な人はほとんどいません。その代わりに、必要な時に必要な情報を見つける能力を身につけることが大切」なのですね。
その通りです。
実際には、プログラミングにおけるすべての関数やメソッドを覚えておくことは現実的ではありませんし、それは必要なスキルでもありません。
プログラミングやデータサイエンスにおいて重要なのは、必要な情報を見つけ出し、それを問題解決に適用する能力です。
また、問題を解くためのロジックやアルゴリズムを理解することも重要です。
これらのスキルは、すべての関数やメソッドを記憶することよりも遥かに価値があります。
したがって、「都度調べる」や「ドキュメンテーションを参照する」は、プログラミングやデータサイエンスを行う上で非常に普通で、また、効率的な方法です。
しかしながら、基本的な関数や、あなたが頻繁に使うライブラリの主要な機能については、それらを理解し、適切な使用法を覚えておくことは時間を節約することになります。
それでも、全てを覚える必要はありません。
より重要なのは、あなたが必要とする情報を効率的に検索・適用する能力を磨くことです。
