pythonでデータ分析を初めたばかりの人へのリンク集

pythonでデータ分析を初めたばかりの人へのリンク集です。
（＊研究室後輩のために書いているので研究ってキーワードがちょくちょく出て来ます。）

* 対象：python使ってデータ分析始めたばかりの人
* 目的：この分野は全くの初学者にはハードルが高い（環境の設定がめんどくさい、調べることが多すぎて何から始めていいかわからなくなる、など）ため、調べるヒントとなるキーワードを与えることが目的。

# はじめに
データ分析で使うスキルは３つに分かれるとか言われています。（[データサイエンティスト協会プレスリリース](https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck.pdf)より）
![図1.png](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/27305/598de2b7-a168-8ddd-fd5e-61d5e36b0c96.png)
ここではとりあえずこの３つに基づき、研究ではサポート的な意味合いの強い「データエンジニアリング」と「ビジネス」の参考になりそうな記事やキーワードをうすーくさらいます。（もちろんこれができないとそもそも研究できないので超大事！）スタートダッシュのために参考になれば◎！

# リンクリスト
## 「データエンジニアリング」に関するリンク集
- macOS用パッケージ管理
    - [homebrew](https://brew.sh/index_ja.html)
- 共同開発関連
    - [git](https://git-scm.com)
    - [github](https://github.com)
    - 解説サイト：「[サルでもわかるGit入門](http://www.backlog.jp/git-guide/)」
    - qiita記事：「[開発フロー研修 @ Wantedly](http://qiita.com/awakia/items/c571e93e96a1ec28044f)」など
- python関連
    - バージョン管理&仮想環境構築
        - [pyenv](https://github.com/pyenv/pyenv)
        - [pyenv-virtualenv](https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv)
        - (for Windows) [anaconda](https://www.continuum.io/downloads)
    - パッケージ管理
        - [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/)
    - プログラミング環境
        - インタラクティブな環境 [jupyter notebook](http://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/examples/Notebook/Notebook%20Basics.html)
        - IDE (pycharmとか)
    - 有名ライブラリ
        - numpy, scipy, sklearn, pandas, matplotlib, 深層学習系のライブラリ(tensorflowとかtheanoとか)、など
    - web app
        - スライドシェア：「[Pythonで始めるweb application開発](https://www.slideshare.net/takahirokubo7792/web-application-tutorial)」
        - [django](https://www.djangoproject.com)、など
- データベース関連
    - RDB ([mysql](https://www.mysql.com/jp/)とか)
    - pythonから使うためのMySQLドライバ([mysql-connector-python](https://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/)など)
    - ちょっと上級者向けORM([SQLALCHEMY](https://www.sqlalchemy.org))
    - スライドシェア：「[ビッグデータ処理データベースの全体像と使い分け](https://www.slideshare.net/recruitcojp/ss-64189311)」など
- 言語処理
    - 日本語の形態素解析：[MeCab](http://taku910.github.io/mecab/)とmecab-python、とか
        - 優秀な辞書：[mecab-ipadic-NEologd](https://github.com/neologd/mecab-ipadic-neologd/blob/master/README.ja.md)
    - 英語の自然言語処理 [NLTK](http://www.nltk.org)、など

＊ググればどれもたくさん記事が出て来ます！必要であれば調べてみてください！ 


## 「ビジネス（≒研究）」に関するリンク集

- マインドセット
    - スライドシェア：[「研究法」](https://www.slideshare.net/rekimoto/claim-62836813)
- 人に伝える
    - ロジック
        - 本：[考える技術・書く技術](https://www.amazon.co.jp/考える技術・書く技術―問題解決力を伸ばすピラミッド原則-バーバラ-ミント/dp/4478490279)
        - 本：[ロジカル・プレゼンテーション](https://www.amazon.co.jp/dp/B00TNZX8YS/ref=dp-kindle-redirect?_encoding=UTF8&btkr=1)
    - スライド
        - ウェブ記事：「[コンサル・シンクタンクの調査資料30選](https://gaishishukatsu.com/archives/66633)」
        - ウェブ記事：「[これが即戦力スライド！ネット界隈の有名企業のリアルプレゼン資料15選](http://next.rikunabi.com/journal/entry/20150831_Y2)」
    - 企画
        - スライドシェア：「[TIS Internship2016資料](https://www.slideshare.net/takahirokubo7792/tis-internship-2016-summer)」
- 論文を書く・調べる
    - ブログ：「[論文の書き方とかサーベイの仕方のリンク集をめざして](http://tam5917.hatenablog.com/entry/2016/03/04/235315)」
    - tex関連
        - [MacTex](https://texwiki.texjp.org/?MacTeX)    
    - ブログ：「[“データ分析の主要な国際会議の日程”と“論文投稿のデットライン”が分かるカレンダーをシェア](http://www.hottolink.co.jp/blog/20170126-1)」
    - ブログ：「[機械学習界隈の情報収集方法](http://d.hatena.ne.jp/kisa12012/20131215/1387082769)」

以上です。こんな役立ちリンクあるなど書き込んでいただければ幸いです。