Juliaに触って見ようと思った時に便利なリンク集(2017年末版)

Juliaのv1.0が近々リリースと言われています。
そこで、v1.0リリース前にJuliaに触れて見ようと思った時に、参考になるリンクをまとめてみようと思います。
インストールして、高速チュートリアルをやって、その後、「こんなに簡単に色々なことができるんだ」というイメージがわくことがゴールなイメージです。
書いている私もJuliaかじりたてなので、つっこみや補足お待ちしています。

# 公式
- [The Julia Language](https://julialang.org/)
- [The Fast Track to Julia](https://juliadocs.github.io/Julia-Cheat-Sheet/)  
公式のJulia Cheat Sheet。とても便利。

# JuliaBox
- [JuliaBox](https://www.juliabox.com/)  
ブラウザ上から、Juliaが使える素敵なサービス。とりあえず動かしてみるなら、これを使うのが最速。

# Juliaのインストール
- [JuliaLang/julia: The Julia Language: A fresh approach to technical computing\.](https://github.com/JuliaLang/julia#source-download-and-compilation)
- [Julia v0\.6\.1のインストールとJupyter Notebookで使うまで \- Qiita](https://qiita.com/phigasui/items/8af41d1bcbe7ef276cfe)
- [WindowsへのJuliaのインストール\.ipynb](https://gist.github.com/genkuroki/81de23edcae631a995e19a2ecf946a4f)
- [WindowsへJulia\(IJulia\)をインストールする＋Powershellでファイルをダウンロードする \- Qiita](https://qiita.com/JKirisaka/items/718d110d5b7054ba0553)
- [WindowsへJulia\(IJulia\)をインストールする＋なるべくdownload関数を使用しない \- Qiita](https://qiita.com/JKirisaka/items/c0736a9e2838710e8aaa)

# docker
- [https://hub\.docker\.com/\_/julia/](https://hub.docker.com/_/julia/)
- [独自の julia docker image を作ってみる \- Qiita](https://qiita.com/ysaito8015@github/items/eb3917cc108b4af4ec20)

# チュートリアル
- [Julia高速チュートリアル](https://nbviewer.jupyter.org/github/bicycle1885/Julia-Tutorial/blob/master/Julia%E9%AB%98%E9%80%9F%E3%83%81%E3%83%A5%E3%83%BC%E3%83%88%E3%83%AA%E3%82%A2%E3%83%AB.ipynb)
- [Juliaクックブック](https://nbviewer.jupyter.org/github/bicycle1885/Julia-Tutorial/blob/master/Julia%E3%82%AF%E3%83%83%E3%82%AF%E3%83%96%E3%83%83%E3%82%AF.ipynb)
- [Getting Started · The Julia Language](https://docs.julialang.org/en/stable/manual/getting-started/)

# 書籍
- [Juliaデータサイエンス―Juliaを使って自分でゼロから作るデータサイエンス世界の探索](https://www.amazon.co.jp/Julia%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E2%80%95Julia%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E8%87%AA%E5%88%86%E3%81%A7%E3%82%BC%E3%83%AD%E3%81%8B%E3%82%89%E4%BD%9C%E3%82%8B%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E4%B8%96%E7%95%8C%E3%81%AE%E6%8E%A2%E7%B4%A2-Anshul-Joshi/dp/486043501X/ref=sr_1_2?ie=UTF8&qid=1514105260&sr=8-2&keywords=julia)  
原書の[github](https://github.com/PacktPublishing/Julia-for-Data-Science)(v0.4で書かれている)。序盤の箇所を有志がv0.6に書き換えた[レポジトリ](https://github.com/data-refinement/Julia-for-Data-Science)もある。
- [ベイズ推論による機械学習入門](https://www.amazon.co.jp/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E3%82%B9%E3%82%BF%E3%83%BC%E3%83%88%E3%82%A2%E3%83%83%E3%83%97%E3%82%B7%E3%83%AA%E3%83%BC%E3%82%BA-%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%8E%A8%E8%AB%96%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A6%E7%BF%92%E5%85%A5%E9%96%80-KS%E6%83%85%E5%A0%B1%E7%A7%91%E5%AD%A6%E5%B0%82%E9%96%80%E6%9B%B8-%E9%A0%88%E5%B1%B1-%E6%95%A6%E5%BF%97/dp/4061538322/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1514105302&sr=1-1&keywords=%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%8E%A8%E8%AB%96)  
書籍自体は、機械学習について書かれた本であるが、サンプルコードとして[著者のgithubのページ](https://github.com/sammy-suyama/BayesBook)にjuliaでのコードが上がっている本。

# サンプルコード
[@genkuroki](https://twitter.com/genkuroki)さんが書いているコードは、科学技術計算の例として、どれもとても参考になるのですが、個人的に参考になると思ったものをリンクしておきます。
- [ベイズ推定のアニメーション \(ガンマ分布のサンプルの場合\)](https://gist.github.com/genkuroki/f143b79df25103eed36a6e13db3bfe24)
- [Animation of Bayesian estimation \(Mixture Gamma Sample Case\)](https://genkuroki.github.io/documents/Jupyter/Animation%20of%20Bayesian%20estimation%20(Mixture%20Gamma%20Sample%20Case).html)
- [逆温度βでのベイズ推定](http://nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki/07d64ee89f88c299b8fb14a6e33052a5)
- [ロジスティック分布の2通りの正規分布近似の比較](http://nbviewer.jupyter.org/gist/genkuroki/96b0508a5773035e3a5247beff1d4f99)

# その他
- [RユーザーのためのJulia100問100答 \- りんごがでている](http://bicycle1885.hatenablog.com/entry/2016/12/13/205646)  
去年のAdventCalendarの記事ですが、今読んでもとても参考になる。Rユーザーじゃなくても参考になると思う。
- [Julia Advent Calendar 2017 \- Qiita](https://qiita.com/advent-calendar/2017/julialang)
2017年のAdventCalendar。2014年からAdventCalendarがあり、そちらにも参考になる記事はたくさんありますので、興味のある方はリンク先から是非。