作成：2013/07/22 更新：2014/11/01 Web制作 > 先日、お客さんのところへ提案にいったところ、「サイトを自分でも作りたいので定期的に講習会を開いて欲しい。Wordしか分からない。」と言われました。とはいっても、自分である程度、継続して勉強しておかないと、受講する人は2回目以降の受講内容を理解出来ないし、教える人も基本知識をしっかり身につけておかないと、質問に答えることもできません。 今回はWeb製作をするなら必ず抑えるべきこと、知識「０」から学ぶ、基本的な知識を習得できるスライド・サービス・サイトをまとめました。ディレクションにもOK。メジャーなもの中心です。とはいえ量が膨大になったので、必要な部分だけピックアップして学びましょう。※スライドがないものに関しては、お役立ちリンクをつけてます。 エンジニア速報は Twitter の@commteで配信しています。 もくじ
Perl › 基礎文法 ITの現場でPerlが必要になって、今勉強しているという方はおられませんか? 他の言語をある程度知っている方が「Perl基礎文法最速マスター」を読めば、Perlの使い方の基礎をマスターしてPerlを書くことができるようになっています。 基礎 文法チェック 文法をチェックを厳しくするために最初に必ず次の2行を書くようにします。 use strict; use warnings; 「use strict」と「use warnings」という2行を加えることで事前に文法チェックが行われるので、ソースコードを記述する作業は速くなり、コードの品質が上がります。 print関数 文字列を出力するにはprint関数を使用します。 print "Hello world"; Perlでは標準関数や事前に定義されている関数で括弧を省略することができます。 コメント Perlのコメントで
プログラミング初心者がプログラミングをいざ勉強しようと思っても、どうやってはじめていいのかわからないという方は多いのではないでしょうか。 また、ITスクールなどで勉強しようと思うと、数十万円の費用がかかることが一般的で、なかなか手が出しにくいということも多いと思います。 そんな高額のスクールではなく、無料でプログラミングを学べるサイトがアメリカを中心にして増えてきています。中でも実際にコードをブラウザ上で入力したり、詳しい動画を見ることができるサイトが人気を集めています。 今回はそんなプログラミングを学べる10サイトをご紹介します。 日本語対応しているサイトも少しずつ増えているので、ぜひこの記事を参考にプログラミングの独学に活用してみてください！ 1.ドットインストール ドットインストールもはや説明の必要のないくらい有名なサイトですね。 「3分間でマスターする初心者向けプログラミング学習サ
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ
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先日、オンライン学習サイトCourseraの"Machine Learning"コースを修了しました。これが最高に勉強になったわけですが、機械学習に興味があって情報収集を始めてる人にとって、「Courseraの機械学習コースがおすすめですよ」という話は 「はい、知ってます」 という感じではないでしょうか。 （たとえば、Qiitaで検索してみると、以下のような同コースに関連する超人気記事が出てきます） 数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita 機械学習をゼロから1ヵ月間勉強し続けた結果 - Qiita 僕もそんな感じで、幾度となく人や記事に同コースを薦められたりしつつ、たぶん2年ぐらいスルーし続けてきたと思います。 しかし約2ヶ月前、ひょんなきっかけから本講座を始めてみて、やはり評判通り最高だったと思うと同時に、僕と同じような感じでこのコースが良い
長年、後回しにしてきた「正規表現」。四の五の言わずにはじめようよ！と20年前の自分に伝えたく、まとめてみました。 詳しい方が見ると、乱暴だったり、おかしなところがあると思いますが、入り口に立つことが大切だと考えています（書いた人は文系・グラフィックデザイン関連です）。 はじめにたとえば、文章中に「コンピュータ」と「コンピューター」が混在していて、これを「コンピューター」に統一したいとき、あなたなら、どうしますか？ 単純な検索置換なら、次のような順番で処理できます。 ❶「コンピューター」を「コンピュータ」に一括置換する ❷「コンピュータ」を「コンピューター」に一括置換する ❸ ちょっと心配なので「ーー」（音引きの繰り返し）をチェック これはこれでアリなのですが、1回の作業でできたらベターです。 しかし、「コンピュ-タ」のように正しく音引き（ー）が入力されていない場合には単純な検索置換ではお手
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～｜ハイクラス転職・求人情報サイト AMBI（アンビ）
Pythonを使ってみよう～Webスクレイピングに挑戦し初歩を学ぶ～ 話題のPythonを使って学んでみましょう！ 今回はWebスクレイピングにトライし、その初歩を学びます。 Pythonの最初のバージョン(0.9)は、1991年に登場しました。C#の登場が2000年なので、Pythonの歴史は意外に古い印象です。本稿を執筆している2018年3月時点でのPythonのバージョンは3で、バージョン2とは、かなり仕様が異なります。本稿では、Python3を使用します。 さて、Pythonの特長は、簡潔な言語仕様と、学習のしやすさです。筆者は、これまでC++など、多くのコンピュータ言語を使用してきました。C++などに比べて、Pythonは同じことをするにも、少ないコード量で済み、また学習する時間も節約できます。何らかのコンピュータ言語をすでに使える人であれば、１日勉強すれば、ある程度、Pytho
codepad
codepad is an online compiler/interpreter, and a simple collaboration tool. Paste your code below, and codepad will run it and give you a short URL you can use to share it in chat or email. Language: C C++ D Haskell Lua OCaml PHP Perl Plain Text Python Ruby Scheme Tcl
技術に精通した コンサルタント が併走 経験豊富なアドバイザー 元ITエンジニア、元ゲーム企業人事、 IT会社役員、大手人材エージェント
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
毎年恒例、Pythonの本と学び方のまとめ・2019年バージョンとなります. ※2021/1/11更新：2021年版あります ※2020/1/9更新：2020年版もあります, こちらもよろしくおねがいします！ ※ちなみに昨年版はこちら 改めましてこんにちは、Pythonと野球を仕事にしています、@shinyorke（Python歴おおよそ8年）ともうします. なお、Python その2 Advent Calendar 2018 12/24記事でもあります. このエントリーはそこそこ長いので、「最初の方をサクッと読んで、残りはつまみ読み」してもらえると良いかもです！*1 ※もちろん全部読んでも構いません！（それはそれで嬉しい） サクッとまとめると 入り口としての「独学プログラマー」は万人が読んだほうが良い名著 データ分析・解析やりたい人も、Webからやっておくと良いかも（特に前処理） Web
真面目なプログラマのためのディープラーニング入門
はじめに: 本講座は「機械学習ってなんか面倒くさそう」と感じている プログラマのためのものである。本講座では 「そもそも機械が『学習する』とはどういうことか?」 「なぜニューラルネットワークで学習できるのか?」といった 根本的な疑問に答えることから始める。 そのうえで「ニューラルネットワークでどのようなことが学習できるのか?」 という疑問に対する具体例として、物体認識や奥行き認識などの問題を扱う。 最終的には、機械学習のブラックボックス性を解消し、所詮は ニューラルネットワークもただのソフトウェアであり、 固有の長所と短所をもっていることを学ぶことが目的である。 なお、この講座では機械学習のソフトウェア的な原理を中心に説明しており、 理論的・数学的な基礎はそれほど厳密には説明しない。 使用環境は Python + PyTorch を使っているが、一度原理を理解してしまえば 環境や使用言語が
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画像は『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 総務省は9月29日から、実践的なデータ分析の手法を学習できるとうたう、データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習（外部サイト）」を開講している。登録料および受講料は無料。閉講日時は12月7日の23時59分。 本講座では、ビジネスや行政での活用を想定しており、社会人や大学生に向けて、ビジネスや業務上での分析事例を中心に実践的なデータ分析（統計分析）の手法をわかりやすく解説するという。前提条件は表計算ソフトMicrosoft Excelの基本的な操作ができること。 『総務省統計局「社会人のためのデータサイエンス演習」講座PV』より 講師は、総務省統計局の會田雅人氏、総務省統計局の阿向泰二郎氏、株式会社電通の佐伯諭氏、東京大学の松尾豊氏、株式会社ブレインパッドの奥園朋実氏、株式会社ブレインパッドの
本稿は、2021年5月26日に公開した記事を、2023年11月13日の最新情報に合わせて改訂したものです。東大と京大のどちらも2023年版が公開されています。 プログラミング言語Pythonを習得したい場合、まずは教科書型のコンテンツなどで一通りの基礎知識を学ぶ必要があるだろう。そういった目的に合うコンテンツは、書籍を含めてさまざまなものがある。本稿ではその中でも、東京大学もしくは京都大学の授業で使われており信頼性が高い電子書籍、しかも無料で入手可能なものを紹介する。 東大／京大の「Python教科書」電子書籍 東京大学『Pythonプログラミング入門』
こんにちは、ほけきよです。 pythonでデータを取り扱っているとき「あれ、これどうやるんだっけ？？」 ってなること、ありませんか？僕は10分に1回程度なります。 いや、覚えろと自分でも思うんですが、覚えられないんですよね。100回くらい同じコマンドを調べてたりする。 物覚えが良くないので、ココを見れば絶対大丈夫なようにしておこうと思い、まとめてみました。 jupyterで最初に開くときに読み込むモジュールたち datetime 日付⇔文字列の変換 datetimeの足し算引き算 json dict型⇔json jsonファイルの入出力 datetimeをjsonにする時、エラーが出る pandas ～以外を表すやつ andとor inf弾く リストをdfにサクッと変換 datetimeとして読み込み 読み込み時にcodecのエラーが出る DataFrameのfor文 numpy lins
長文日記
新人: 「本日データサイエンス部に配属になりました森本です！」 先輩: 「お、君が新人の森本さんか。僕が上司の馬庄だ。よろしく！」 新人: 「よろしくお願いします！」 先輩: 「さっそくだけど、練習として簡単なアプリを作ってみようか」 先輩: 「森本くんは Python なら書けるかな？」 新人: 「はい！大学の研究で Python 書いてました！PyTorch でモデル作成もできます！」 先輩: 「ほう、流石だね」 新人: 😊 先輩: 「じゃ、君には今から 3 時間で機械学習 Web アプリを作ってもらうよ」 先輩: 「題材はそうだなぁ、写真に写ってる顔を絵文字で隠すアプリにしよう」 先輩: 「あ、デプロイは不要。ローカルで動けばいいからね。顔認識と画像処理でいけるよね？」 新人: 😐 新人: (えぇぇぇぇぇぇぇ。3 時間？厳しすぎる...) 新人: (まずモデルどうしよう。てかもら
すべてのプログラマが読むべき記事10選 | POSTD
Javaプログラマやソフトウェア開発者として、私は「プログラマが知っておくべき…」というタイトルが付く記事から、多くのことを学びました。そういった記事は、特定のトピックに関する有益かつ詳細な情報を数多く与えてくれましたが、探し出すのが非常に困難でもあったのです。知識を探求する中でとても役に立つ記事を見つけたら、参考として何度も読み返せるようにブックマークしてきました。こういった記事を読むことは、どのプログラマにとっても有益になると思うので、私が集めた「 すべてのプログラマが知っておくべきこと 」を皆さんと共有する為にこれを書きました。 ここで紹介する記事は私が個人的にブックマークしたものです。「メモリ」、「Unicode」、「浮動小数点演算」、「ネットワーキング」、「オブジェクト指向設計」、「時刻」、「URLエンコード」、「文字列」などといった代表的なトピックについて載っています。このリス
「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
プログラミング教育や社員の健康をサポートする「CHO室」の取り組みなど、DeNAのCSRに関する情報を発信するブログ
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データサイエンティストというかデータ分析職に就くための最低限のスキル要件とは - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層
プログラマが好きそうな読み物100
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公開APIを利用したサンプルサイトを作っていくよブログ
2008/2/12:「公開APIを利用したサンプルサイトを作っていくよ」は、書籍発売に伴い、新サイトに移転しました。 →公開APIを利用したサンプルサイトを作っていくよ 新サイトでは、サンプルサイトの他に、サンプルソースコードの掲載もしていく予定です。 旧サイト（このページは）、削除せずにこのまま残しておきますので、新旧サイトともに今後ともご利用ください。 (旧)公開APIを利用したサンプルサイトを作っていくよ TOP ABOUT BOOK LINK MAIL BLOG 本館 ZAPAnet総合情報局管理人ZAPAが公開API（Webサービス）を利用して、サンプルサイトを作って紹介しています。 Web2.0、マッシュアップの流行によってせっかくWeb上でAPIが公開されていても、利用する前に規約に同意して、開発用ドキュメント（HTMLからPDF、EXECL、WORDなどドキュメントのフォー
コードレビューのベストプラクティス | POSTD
Wiredrive では、私たちはかなりの数のコードレビューを行います。しかし、ここで働き始める前には私はコードレビューなどしたことがありませんでした。今回は、私がコードレビューをする時に何に注目するようにしているかや、私の考え出したベストなコードレビューのやり方をお話したいと思います。 コードレビューとは、簡単に言うと2人以上の開発者で問題を引き起こしそうなコードの修正について話し合うことです。コードレビューをすることのメリットについては多くの記事で語られており、知識を共有できること、コードのクオリティが上がること、開発者が成長できることなどが挙げられています。しかし、レビューを行う上で、どのように進めていくかという具体的なことについてはあまり多く語られてないように私は思いました。 レビューで何に注目するか アーキテクチャ/デザイン 単一責任原則 : 1つのクラスは変更する理由が2つ以上
経産省発の npm モジュール！住所や電話番号の正規化、ジオコーディングなどができる IMI コンポーネントツールを試した！
経産省発の npm モジュール！住所や電話番号の正規化、ジオコーディングなどができる IMI コンポーネントツールを試した！ Code for Japan の関さんが SNS でシェアしてて知ったのですが、経産省さんがなにやらオープンソースで住所や電話番号の正規化などなどをするツールを公開したとのこと。 https://info.gbiz.go.jp/tools/imi_tools/ 経産省が住所変換や法人種別名、電話番号の正規化に使えるIMIコンポーネントツールを公開しました。 ソースコードも公開。README にも使い方が丁寧に書かれていました。https://t.co/fPbV00EgZP 素晴らしい動き。こういう... #NewsPicks https://t.co/bew0qGKMFE — Hal Seki (@hal_sk) May 28, 2020 ぶっちゃけ当初はあまり期待
iTerm2 + zsh + tmux + vim で快適な256色ターミナル環境を構築する - ( ꒪⌓꒪) ゆるよろ日記
こんにちわ。債務者ことゆろよろです。家買いました。 さて、最近こんなまとめが話題になりました。自分もコメントしましたが、すごい情報量になってます。 これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツール #JavaScript #PHP #Ruby #Python #HTML - Qiita 【まとめ】これ知らないプログラマって損してんなって思う汎用的なツール 100超 #PHP #JavaScript #Python #Ruby #HTML - Qiita で、自分のコメントにも書いたのだけど、基本的に仕事はターミナルでssh接続して、Vimでコード書いてるので、この辺の環境構築についてまとめてみた。最近Terminal.appからiTerm2に移行して、screenからtmuxに乗り換えたので、その辺も含めて導入方法を書いておく。 手元の端末はMBPでOSX Lionだけど、ほぼ同
HTML → PDF
Mixes pages from 2 or more documents, alternating between them
PythonでWeb開発入門 みんなのPython Webアプリ編 HTML版(無料) | TRIVIAL TECHNOLOGIES 4 @ats のイクメン日記
ブロックチェーンの入門書を書きました。暗号やハッシュなどを含め，基礎からブロックチェーンの仕組みを学べる書籍です。いろんな方に「新しい技術を学ぶことの楽しさ」を感じ取ってくれたら著者として嬉しいです:-)。お金は技術的にどのように定義されるのか。 一部読者から高い評価をいただき，絶版となりながら中古市場でプレミア価格がついていた拙著「みんなのPython Webアプリ編」のHTML版をお送りします。Pythonを使って，Webアプリを開発するための方法を，基本的な事柄から積み重ね式に解説した書籍をHTMLにしたのが本コンテンツです。 編集部のご厚意で作ってもらった配布用PDFをベースに作っています(PDF作成だけでなく，出版契約の解除など必要な手続きを快く受けて頂いた担当様にはとても感謝しております)。構成などは著書をベースにしていますが，HTML化する過程で少し手直ししてあります。特にP
今回は無料で使える便利なMacアプリを総まとめしてみました。使えそうなものがあれば是非チェックしてみてください。
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
2011年11月08日10:22 カテゴリ 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本 こんにちわ、VOYAGE GROUPでエンジニアをしている伊織といいます。 RubyKaigi2010/2011でスタッフをさせて貰ったりしています。 他にも渋谷rbランチなどに顔を出させて貰っています。 弊社の先輩エンジニアは勿論の事、RubyKaigiのスタッフをやらせてもらったりShibuyarblunchやLispコミュニティでうろちょろしているお陰で僕の周りには凄いプログラマーが沢山います。そこで、周りの凄腕プログラマーが実際に読んで「良かった」と言っていた技術書を幾つか挙げてみたいと思います。自分で手を動かしてやった本は僕の感想も添えます。 計算機プログラムの構造と解釈 クチコミを見る 有名な魔術師本。MITで長年教科書として使われてきた本です。今はPythonなので違う筈。今やっ
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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データベーステーブル設計の基礎の基礎〜エンティティの抽出・定義から正規化まで - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
データベーステーブル設計の基礎の基礎～エンティティの抽出・定義から正規化まで 適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するには？テーブル設計に必要な初歩を日本MySQLユーザ会副代表の坂井恵さんが丁寧に解説します。 金融系アプリ、ゲーム、人工知能などなど……。どんな種類のシステムを開発する上でも、避けて通れない領域があります。データベースです。データを適切な形式で格納し、取り出す。単純明快ながらも奥深いこの仕組みは、多くのシステムの根幹を支えています。 しかし、適切な形でデータベースのテーブルを設計し、運用するのは簡単なことではありません。「良いテーブル設計」のためには知識と経験が不可欠です。今回は日本MySQLユーザ会の副代表である坂井恵さんに、これからテーブル設計に着手する方に向け、設計に必要な技術と、良い設計を作るための考え方を教えていただきました。 坂井恵（さかい・けい） @
近年、ハイスペックなスマートフォン、高品質なネットワークが普及し、それによりモバイルゲームの制作手法やそれを取り巻く環境も変化してきました。スクウェア・エニックスでは、そのような環境の変化に対して、日々新たなチャレンジをし続けています。そして、このようなスピード感溢れる業界の流れには、会社の枠を超えた技術情報の共有、交流が欠かせないと感じております。 そこでこの夏、社内のエンジニア・テクニカルディレクターによる最新のモバイル開発の技術情報や社内モバイルエンジン、開発秘話によるセッションをメインに、スクウェア・エニックス モバイル オープンカンファレンスを開催する運びとなりました。また、セッションの後は登壇する弊社スタッフと直接ディスカッションやフリートークができる場を設けております。この機会にスクウェア・エニックスという会社についても、より詳しく知って頂ければ幸いです。 マネージャー・テク
サーバーのリソースを見るにはグラフ化は重要ですが、推移ではなくリアルタイムな状況、例えば秒単位のスパイキーな負荷を見るには、サーバー上でvmstatやiostatなどの*statファミリーを叩く必要があります。 さて、vmstatはメモリの状況やブロック数単位のI/O状況は見られますが、バイト単位のI/O状況やネットワークの送信、受信バイト数を見ることはできません。 # vmstat 1 procs -----------memory---------- ---swap--- -----io----- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st 3 1 0 4724956 355452 726532 0 0 54 484 3 3 1 0 99 0 0 2 0 0 47
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総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
例の機械学習コースが良いらしいと知りながらも2年間スルーし続けたがやはり良かったという話 - Qiita
心のバリアを取り去って「正規表現」に取り組む一歩を踏み出すためのメモ｜DTP Transit 別館
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東京大学、Pythonプログラミング無料入門 pandasやJupyterなど幅広い | Ledge.ai
総務省が無料データサイエンス講座を開講、松尾豊氏ら講師に | Ledge.ai
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pythonでのデータ分析時、死ぬほど調べるTipsをまとめておく。 - プロクラシスト
君には今から3時間で機械学習Webアプリを作ってもらうよ
UXの効果が数字でわかる！5つのUX KPI : DeNA Creator(クリエイター) Blog
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Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
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数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
VOYAGE GROUP エンジニアブログ : 自分の周りに居る凄腕プログラマーが実際に読んでいる本
スクールガールストライカーズの 内製クライアントエンジン
dstatの万能感がハンパない - （ひ）メモ