ゼロから始めるデータサイエンス - リンク集

# はじめに
- Python、データ分析、機械学習、深層学習に関するリンクを集めています。
 - リンク先が英語の場合があります。
- おすすめなサイトがあればコメント頂けると嬉しいです。

# 学習のすすめ方
- 個人的には、Pythonの基礎 → 可視化(matplotlib) → データ処理(numpy, pandas) → ML/DLの順番が良かったです。

# Python
- [Python公式ドキュメント](https://docs.python.org/ja/3/)
- [codewars: Python](https://www.codewars.com/)
- [paiza: Python](https://paiza.jp/works/python3/primer)
- [Udemy: Python](https://www.udemy.com/topic/python/?price=price-free&sort=popularity)
- [Pythonのテキスト作りました](https://qiita.com/KatsunoriNakamura/items/b465b0cf05b1b7fd4975) 
- [退屈なことはPythonにやらせよう](https://automatetheboringstuff.com/)
- [TechBeamers](https://www.techbeamers.com/)

# Pythonライブラリ
- [Jupyter](https://jupyter.org/)
- [Matplotlib](https://matplotlib.org/)
- [seaborn](https://seaborn.pydata.org/)
- [NumPy](http://www.numpy.org/)
- [pandas](http://pandas.pydata.org/)
- [SciPy](https://www.scipy.org/)


# データ分析
- [GCIデータサイエンティスト育成講座演習コンテンツ 公開ページ](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/gci_contents/)
- [Pythonによるデータ処理のテキスト](https://qiita.com/KatsunoriNakamura/items/cf1664da8d891bc3c4bf)
- [100 numpy exercises](https://github.com/rougier/numpy-100/blob/master/100_Numpy_exercises.md)
- [Pythonデータサイエンスハンドブック](https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/)
- [Pythonによるデータ分析入門](https://github.com/wesm/pydata-book)
- [Pythonで理解する統計解析の基礎](https://github.com/ghmagazine/python_stat_sample)
- [エレガントなSciPy](https://github.com/elegant-scipy/elegant-scipy)
- [リレーショナル・データベースの世界](http://mickindex.sakura.ne.jp/database/idx_database.html)

# 機械学習
- [coursera: Machine Learning](https://www.coursera.org/learn/machine-learning)
- [京都大学数学教室](http://ibis.t.u-tokyo.ac.jp/suzuki/lecture/2018/index.html)
- [Python機械学習クックブック](https://chrisalbon.com/)
- [Pythonではじめる機械学習](https://github.com/amueller/introduction_to_ml_with_python)
- [実践 機械学習システム](https://github.com/luispedro/BuildingMachineLearningSystemsWithPython)
- [scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習](https://github.com/ageron/handson-ml)
 
# 深層学習
- [Deep Learning基礎講座演習コンテンツ 公開ページ](https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/deep-learning%E5%9F%BA%E7%A4%8E%E8%AC%9B%E5%BA%A7%E6%BC%94%E7%BF%92%E3%82%B3%E3%83%B3%E3%83%86%E3%83%B3%E3%83%84-%E5%85%AC%E9%96%8B%E3%83%9A%E3%83%BC%E3%82%B8/)
- [ゼロから作る Deep Learning](https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch)
- [ゼロから作る Deep Learning ❷](https://github.com/oreilly-japan/deep-learning-from-scratch-2)
- [PythonとKerasによるディープラーニング](https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks?files=1)
- [ディープラーニング入門: Chainerチュートリアル](https://tutorials.chainer.org/ja/)

# フレームワーク
- [scikit-learn.org](https://scikit-learn.org/stable/index.html)
- [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/?hl=ja)
- [Keras](https://keras.io/ja/)
- [PyTorch](https://pytorch.org/)
- [Chainer](https://chainer.org/)

# その他
- [Kaggle](https://www.kaggle.com/)
- [Google Colaboratory](https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb)
- [画像を扱う機械学習のためのデータセットまとめ @leetmikealさん](https://qiita.com/leetmikeal/items/7c0d23e39bf38ab8be23)
- [MNIST Dataset](http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)
- [UCI Machine Learning Repository](https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php)
- [e-Stat: 政府統計の総合窓口](https://www.e-stat.go.jp/)
- [DATA GO JP](https://www.data.go.jp/)

# おわりに
- いろいろ勉強することが多くて大変。
- あと統計学、線形代数、微分積分なんかも知っておかなきゃね。