ビジネスキャリア科では簿記、販売士、ＦＰの学習をしています。

一見するとそれぞれ学習する内容が全く違うように感じられますが、

共通する学習テーマの中の１つとして「意思決定」があります。

簿記では設備投資、販売士では出店戦略、ＦＰでは投資信託等の

テーマに関係します。

先日、高度ＩＴエンジニア科のブログでゲーム理論が紹介されて

いましたが、これは意思決定にも大きな影響を与えました。

この理論は数学者のノイマンと経済学者のモルゲンシュテルンの

２人により紹介され、現在では様々な分野に応用されてます。

ちなみにノイマンはコンピュータ動作原理の理論構築に大きな

貢献をしたことでも有名です。

学生達には授業の中で資格取得に関する内容ばかりではなく、

その資格に関連する内容も伝えることで、各資格の“横断学習”

を行い、学習内容の相互理解を深めるようにしています。

　ビジネスキャリア科一年の＠rinusです。

　冬休みも終わり今週から学校が再開しました。

　ビジネスキャリア科は１月、２月に検定やインターンシップなど

様々な行事が控えていて、勉強や準備で忙しい時期に入りました。

　そんな忙しい時に私が息抜きとしてしていることは「読書」です。

　　とりわけ小説を読むのが好きで、冬休み中は

　５～６冊ほど読みました。

　　学校が始まってからも通学の電車の中などで

　読んでいます。

　今年は就職活動も始まってくるため今後さらに忙しくなりますが、

息抜きも忘れずにしっかり頑張っていきたいです。

情報システム科アプリ開発コースで学ぶプログラミング言語は、広く使われているJavaがメインですが、今ホットなのはやはりPython(パイソン)でしょう。

PythonはWebだけでなく、端末上で動作するアプリケーションや、大量データの統計処理を必要とする人工知能などでも広く使われています。

文法がシンプルでライブラリも使いやすく、初心者でも取り組みやすい特徴があります。

アプリ開発コースでは、IoTの授業でPythonを使用しています。

慣れてくるとサクサク書ける例として、配列(Pythonではリストと呼びます)の要素をすべて100倍する処理を考えてみます。

a = [0.53, 0.64, 0.8, 0.97]

これを100倍して

[53.0, 64.0, 80.0, 97.0]

と表示させてみます。いろいろなやり方があります！

1. 普通にループで処理する
2. 関数を使う
3. 無名関数を使う
4. リスト内包表記を使う
5. NumPyライブラリを使う

まずは普通にループ(for文)で書いてみます。次のようになります。

a = [0.53, 0.64, 0.8, 0.97]
b = []
for i in a:
    b.append(i * 100)
print(b)

次はmapという関数を使う例です。map関数の第一引数に、リストの各要素に施したい処理を与えます。

a = [0.53, 0.64, 0.8, 0.97]
def multiply(x):
    return x * 100
print (list(map(multiply, a)))

ここでは、multiplyという関数を定義し、関数自体をmapの引数に与えてやりました。

さらに、わざわざ関数を定義するのも面倒だというときは、無名関数を使うことができます。

a = [0.53, 0.64, 0.8, 0.97]
print (list(map(lambda x : x * 100, a)))

たったこれだけになりました！

ただ、カッコが多くて見ずらいかもしれません。Pythonにはリスト内包表記という記述方法もあります。リストを表す[ ]の中に算術演算や論理演算を記述することができます。

a = [0.53, 0.64, 0.8, 0.97]
print ([x * 100 for x in a])

かなりすっきりしてしまいましたね。

最後は、Pythonの数値計算ライブラリであるNumPyを使う方法です。次のようになります。

import numpy as np
a = [0.53, 0.64, 0.8, 0.97]
b = np.array(a)
print (list(b * 100))

一度NumPy用のリストに変換しているので先のコードより長いですが、やっていることは極めて単純で、リストに数値を掛けているだけです。つまり、ベクトルや行列をスカラー倍するイメージで記述できてしまうということです。

簡単な処理の一例を見てみましたが、いろいろなやり方で書けるのも魅力のプログラミング言語です。Python使いになって、ワンランクレベルの高いプログラマーを目指してみませんか！？