Pythonの学び方と,読むべき本を体系化しました2018〜初心者から上級者まで - Lean Baseball
【2021/1/11】2021年版を公開しました 【2020/1/9】2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ 【2019/8/12】一部書籍のリンクを最新版に更新しました 【2018/12/24追記】最新版を公開しました！「Python本まとめ・2019年版 - Webとデータ分析を初心者が仕事にするまで - Lean Baseball」 機械学習にWebアプリ,そしてFintechと,今年（2017年）は昨年（2016年）以上にPython界隈が賑やかな一年でした. Pythonでお仕事と野球データ分析を生業としている@shinyorke（野球の人）ですこんにちは. このエントリーでは,そんなPythonの学び方・本が充実した今年から来年（2018年）に移るにあたり, 最短距離でPythonレベルを上げるための学び方・読むべき本の選び方〜2018 をまとめてみました.
データ作法
[2019-02-04] ざっと改訂した。 [2020-10-03] 最後に追記を設けた。 [2023-10-13] Excelの問題はかなり改良された。詳しくはExcel で CSV ファイルを扱う場合の注意参照。 はじめに 例えば日本の人口は1.26億人であるといった個々の「事実」は自由に伝達できる（著作権法第十条2「事実の伝達にすぎない雑報及び時事の報道は、前項第一号に掲げる著作物に該当しない」）が，事実を集めたデータベースは一般に著作権法で保護される（著作権法第十二条の二「データベースでその情報の選択又は体系的な構成によつて創作性を有するものは、著作物として保護する」）。 政府統計の総合窓口（e-Stat）にはたくさんのデータが収められているが，そのご利用にあたってには「商用目的で複製する場合は、予め個々の情報に関する著作権を有している各府省等までご相談下さい」と書かれており，一定
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