Makerはノンプログラマー(学習者)にとっても最良のツールかもしれない、と思った。Makerはノンプログラマー(学習者)にとっても最良のツールかもしれない、と思った。Makerを触ってみた。その時の感想を記しておく。※初めてプログラミングに触って勉強しようとする努力家たちのために。第1に、非常に「ラクラク」「楽しい」「ノンストレス」。(単に分析データを触るだけなら)私自身は、エンジニアで社会人をはじめ、エンジニアを離れ、今はエンジニアをやっている。普通のエンジニア以上に、エンジニアじゃない人たちと接して、同じ感覚で仕事をしてきた感覚が強いと思う。最初の言語はアセンブラだった為、サーバー周り(インフラと表現する)という経験はなかった。役回りにもよると思うが。広告代理店にいってその後、エンジニアに復帰して、Webアプリを作り始めた時に一番ストレスに感じ、苦労したのがインフラ環境を整えることだった。世界万歳と思っている。)本の通りにやってもうまくインストールできなかったり、エラーが出まくったり・・・調べるだけで日が暮れて、イライラだけが募るという・という経験から、おそらく皆そこでつまづいて、諦める人が多いのかな、と思う。インフラ環境の準備がなくなれば、ノンエンジニアでもExcelを使いこなせている人は、少なくとも機会さえあればプログラミングができると思っている。(もちろん、Excelができない人を否定しているわけではなく)そういうのが向いてそうな人は、とてもたくさんいるし、そういう人が触れるようになったら、本当の分析がしやすくなると思う。SageMakerに触った感覚。こんな、楽にプログラムにたどり着けたのはExcel以来だと思った。明日、人にプログラミングを教えてくれ、と言われたら、SageMakerを使うな、と思った。機械学習とか関係なく。AWSは正直ノンエンジニアからしたらハードルが高いかもしれない。他の機能は、多分、ほぼ想像の通り、今は触らないほうがいいかもしれない。バケットポリシーとか、未だにUI化されていないし(あれはできるでしょ、と思っている・・・)でも、SageMakerは違う。数分でプログラミングだけやっていれば良い環境が出来上がる。(つまずきそうなところも記載しておいたので、これを読めば大丈夫、かと)データが好きな人。マーケティングが好きな人、分析が好きな人。Pythonの本を開きながらでいいから。int)などかな、キャスト(型変換)の仕方などを少し押さえておけば、なんかうまく処理できなければそこらへんを疑うといいかも。コードは書きやすいし、Notebookで順次やっていけばエラーもすぐ潰せる。私自身も勉強中だが、一番ハードルになりそうなのは、S3(AWSのストレージサービス)からデータを持ってくるところは障壁になるかもしれない。そんな人たちのために書いておこう。AWSはbucket(バケット)という親ディレクトリを作って、そこにディレクトリ階層を指定する使い方になる。data.close()この関数を使いまわしてもらえれば、あとは、機械学習の本を開いて、データ分析をやれるんじゃないだろうか。いう環境づくりの選択肢としてあげるとすると、以下のような感じだろうか。