「(続)歴史研究者のためのPython勉強会」開催のお知らせ

久しぶりの投稿になってしまいましたが、告知をいたします。

 

9月に3回開催いたしました「歴史研究者のためのPython勉強会」を、定例開催する運びとなりました!以下に詳細を記します。

 

日時:10/11(水)から、毎週水曜日15:00~16:30

(※11/15、12/27はお休みとします)

共催:Historians’ Workshop, Tokyo Digital History

場所:東京大学小島ホール第3セミナー室

(※eduroamが入りますので、wifi環境のご準備をお願いします)

教材:『退屈なことはPythonにやらせよう』、PythonクイックチュートリアルThe Programming Historian言語処理100本ノック

(※基本的には、『退屈~』をベースに進めます)

進め方:1週間に教材1章分の予習+当日に演習問題の確認および実習+既習の方には関連する演習問題

例題イメージ:

  • Yes/Noアンケートの作成で学ぶフロー制御
  • 史料や文献の書誌情報の出力で学ぶ関数定義
  • 刊行史料のテキストを用いたテキスト解析
  • 地理情報を取得して表形式データに変換し、マッピングツールで可視化する
  • 歴史学データベースからWEBページを取得し、特定の情報を抽出
  • 表形式のデータをJSON, XMLなどに変換して、ネットワークや階層の形でデータを可視化する

初回の内容:環境設定および『退屈~』の第1章の学習+関連する演習問題

備考:参加をご希望される方は、小風尚樹までご連絡をいただければ幸いです。

 

それでは、よろしくお願いします!なお、違うワークショップも企画中です…。

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「歴史研究者のためのPython勉強会」お知らせ

かねてよりお知らせしておりました「歴史研究者のためのPython勉強会」ですが、開催詳細が決定いたしましたので、正式にお知らせいたします。

「歴史研究をひろく日本社会と世界に発信するための拠点を形成」するHistorians’ Workshopとの共催という形で開催する運びとなりました。

 

日時

9/14・21・28(木)の9:30~12:30

進捗に応じて、予備日を設けるかもしれません。

開催場所

東京大学大学院経済学研究科 学術交流棟 (小島ホール)1階 第1セミナー室

教材・進め方

オライリーブックス『退屈なことはPythonにやらせよう

この本の中から、参加者の関心などに合わせて対象を絞り込みます。

参考までに、目次情報と扱おうと思っている章を強調しながら載せておきます。

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「歴史研究者のためのPython勉強会」のお誘い

少し時間が空いてしまいましたが、ブログの前回の記事でも紹介したプログラミング言語Pythonの勉強会を開催したいと思います。初~中級者を対象にしたいと思います。もちろん上級者も大歓迎です。

参加申し込みに関して詳しくは、以下のGoogleフォームに入力をよろしくお願いします!

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どうして私(歴史研究者)がPythonを!?

今回は、このブログでも何度か言及しているプログラミング言語Pythonを、windows環境で使えるように設定する方法について紹介します。

Pythonは、人工知能や自然言語処理、ビッグデータ解析などの分野でよく用いられるサーバーサイド言語の一つです。独特ながらシンプルな記法で、世界的にも学習者の多い人気の言語になります。パイソンと読みます。イギリスのコメディグループであるモンティ・パイソンの名に由来しています。

Pythonの強みは色々とあるのですが、歴史研究者にとってPythonが関連する例を挙げてみると…

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天津条約改正交渉をめぐる情報ネットワークの可視化過程(4)

2017年5月21日に第67回日本西洋史学会の自由論題報告で発表した際に使用したネットワーク図の作成過程などについて、何回かに分けて記事を書きたいと思います。

ラインナップ

(1)必要知識や参考文献、環境設定について

(2)可視化のモデルを選ぶ

(3)必要なデータ形式に合わせて、史料から情報を抽出してデータを作成する

(4)色を制御して、細かいデザインの調整をする ←今ココ

(5)配色を考えて、見せる情報を選ぶ

(6)今後の課題:より体系的なデータ管理について

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天津条約改正交渉をめぐる情報ネットワークの可視化過程(3)

2017年5月21日に第67回日本西洋史学会の自由論題報告で発表した際に使用したネットワーク図の作成過程などについて、何回かに分けて記事を書きたいと思います。

ラインナップ

(1)必要知識や参考文献、環境設定について

(2)可視化のモデルを選ぶ

(3)必要なデータ形式に合わせて、史料から情報を抽出してデータを作成する ←今ココ

(4)色を制御して、細かいデザインの調整をする

(5)配色を考えて、見せる情報を選ぶ

(6)今後の課題:より体系的なデータ管理について

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