Javaを10年書き続け、Python経験は0に等しかった僕がひょんなことから転職し、Python/Numpy/luigiを使ったデータ系の開発に携わりました。 Numpyは今やデータ系では外すことのできないライブラリです。しかし、なまじコンピュータプログラミングの知識を持っていると「速く書こうとしてかえって遅くなる」といったような罠を踏みます。私の場合は更に「Pythonの経験が乏しい」というハンデまであります。 そんな僕がこれらをどのようにして学び、無事開発を終えることができたのか。他言語の経験は何が役立ち何が役立たなかったか、Numpyを使うときは何を気をつけなければいけなかったか、実際の業務での経験を踏まえて話したいと思います。

他言語での経験はどれくらいPythonで役立つのか、逆に、何を捨てるべきなのか知ることができる。 Python経験0の僕が短期間で実案件で活動できたことを知り、元気づけられる。 従来のエンジニアだからこそはまりやすいNumpyの癖を知ることができる。

- 私のこれまでの経歴 - レコメンドエンジンの理論の概要（協調フィルタリングとはなにか） - Numpyとは - luigiとは - これまでの業務経験で非常に役立ったこと - 役立たなかったこと - チームの人が作った実装のパフォーマンスチューニングをしようとするもかえって遅くなったのはなぜか - Java使いから見たPythonの特徴 - Webエンジニアの常識の何を捨てなければならないか - 開発する時は何から手を付けたのか - テストはどのようにしたのか、何はテストできないのか - どうやって学んだのか