このサイトについて

Science by Pythonとは？

　初めまして。当メディアを管理しておりますt-tetsuyaです。当サイトはサイトのタイトルにある通り、”Pythonで科学を“、”世界はより良く理解できる“をモットーに科学技術計算という観点からPythonに関する情報を発信します。またこれ以外にも個人で取り組める副業ビジネスなどについても発信していければと思います。

　私自身について、簡単に自己紹介させていただくとメーカーのR&D部門にて研究職をやっております。業務では主にPythonを使って、数値シミュレーションをしたり、機械学習のモデルを作ったりしております。Udemyでも講師をやらせていただいておりまして、主にPythonの講座を出しております。幸いなことに、これまで15,000人以上の受講生の方に受講いただく事ができました。

なぜこのメディアを作ったか？

このメディアを作ろうと思った理由は大きく２つあります。

Python x 科学技術計算という組み合わせ

　1つ目の理由です。Pythonは機械学習の発展とともに日本でもとても人気なプログラミング言語になりました。ただ、そんなPythonでも機械学習かWeb開発かどちらかの用途で説明されている事がとても多いです。Python自体はこの２つに限らず、例えば、科学技術計算にもとても親和性の高いプログラミング言語です。そこで、科学技術計算というコンテキストでPythonについての情報を発信してみようと思ったのが１つの理由です。

科学技術計算とプログラミングに関する情報はそんなに多くない

　2つ目の理由です。私は新しいことを学んだり、チャレンジする事が好きです。学べば学ぶほど、この世の中の自然法則やビジネスの仕組みはよくできているなと感心します。

"自然という書物は数学の言語で書かれている" Galileo Galilei

Galileoはこのように言いましたが、本当にその通りだと思います。特に自然法則はとてもシンプルな方程式に従っています。私は研究開発に従事していますが、数値シミュレーションの結果というのは現実の世界とよく合います。解いているのはとてもシンプルな方程式だったりするのですが、それをプログラムで数値的に解くと何故かよく合うのです(何故かと言ってはいけないのかもしれませんが 笑)。その度に、この世界を少し理解できたような気になります。この感動を素直に伝えたいなと。

　しかし、科学技術計算というのはいざ自分でやろうとすると、基礎となる数学、背景にある化学・生物や物理の法則、数値シミュレーション自体の解法・アルゴリズム、そして最後に実装するためのプログラミング(Python)の知識と結構、色々知っておかなければならないことが多く、ハードルは低くありません。そして、こういう情報が１つのソースに纏まっているメディアというのはあまり多くありませんし、情報自体も古かったりします。例えば、数値シミュレーションの解法を例に挙げると、C言語、Fortranの時代に書かれたものが多いと思います。

　そこで、基礎となる数学や物理・機械学習の基礎の解説や科学技術計算というコンテキストでのPythonに関して、情報を纏めておくという事は多くの方(特に、理系の大学生や研究者・技術者の方)にとって有益であると考えました。

このサイトで学ぶことのベネフィット

　当サイトで学習する事で、次のようなメリットがあります。

  • Pythonが科学技術計算や機械学習でどのように使われるのか？ 逆に科学技術計算や機械学習という目的を達成するためにはどういう文法を学んでおけばよいかが分かる
  • 科学技術計算に必要な知識(数学、物理、数値計算、プログラミング)を身に付けられる
  • 体系的に学習することが出来る。つまり、同じ著者によるコンテンツなので一貫性がある

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t-tetsuya

メーカーR&D職 研究開発業務にPythonを使用。 Udemy講師およびKindleで電子書籍を出版。 Udemyでは受講生 約15,000名 Pythonの適用範囲： データ分析、画像処理、統計解析、並列計算、流体解析、深層学習