Jupyter Notebookにコードを打ちながら思う。
なんで俺は、この大事な休日に、3 + 1.5とか、3÷２とかやってんだろ？
ホント、つまらない。
休日の過ごし方としては最低だ。
なにごとも、
基本操作はつまらない。
だけど、基本は大切。
そんなこと、わかってる。
でも、
基本的なデータ型として、
整数型、浮動小数点型、文字列型、ブール型
があり、
だからなんなん？としか思えない
複数のデータを扱うコンテナとして、
リスト、タプル、辞書
がある。
うー、つまらん。
そして、
それらデータの基本処理として
四則演算
があって・・・
暗算でできるわ（そういうことではないけれど）
とか、もうたくさんだ。
いったいいつになったらＡＩが出てくるのだ？
ーーそう、ここは、
ＡＩ学習の最初の難関なのだ。
切り抜ける方法は、
次の２つだ(言い切ったが、個人的体験に基づくもの)。
ひとつめは、
サクッと、
『Pythonふりがなプログラミング』
を使って、
ガマンして１日でやっつけてしまう方法。
これ以上かんたんなPython本があろうか？
ふたつめは、
どうせ覚えられないのなら、
機械学習のコードを読むとき調べていくから、
いまは無視する方法。
わからないことが出てきたら、ググればいい。
ただ、
何度も同じこと調べるのは面倒なので、
辞書として、
『詳細 Python3入門ノート』を手元に置いておくのがお勧め。
電話帳レベルの分厚さ。
どの方法でもいい。
それより大切なのは、
プログラミングの基本的な考え方だ。
それがわからないと、
ただの｢写経｣になってしまう(＊１)。
ここでは、
現在のシステム開発の基本でもある
「オブジェクト指向」
をしっかりと理解したい。
余裕があれば、
『オブジェクト指向でなぜつくるのか』
で、理解を深めるのもいい。
システム開発に携わる人が読む本。難しい（でも大切）。
ＡＩコーディネーター(＊２)として、
クライアント(中小企業の経営者)の思いをベンダーに伝える場合、
システム開発の基本を理解しておくのも、プロとしては必要だ。
そういう意味で、かなり専門的な本だがおススメしたい。
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