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より）

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
• 共同開発関連
  • git
  • github
  • 解説サイト：「サルでもわかるGit入門」
  • qiita記事：「開発フロー研修 @ Wantedly」など
• python関連
  • バージョン管理&仮想環境構築
    • pyenv
    • pyenv-virtualenv
    • (for Windows) anaconda
  • パッケージ管理
    • pip
  • プログラミング環境
    • インタラクティブな環境 jupyter notebook
    • 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」
    • django、など
• データベース関連
  • RDB (mysqlとか)
  • pythonから使うためのMySQLドライバ(mysql-connector-pythonなど)
  • ちょっと上級者向けORM(SQLALCHEMY)
  • 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」など
• 言語処理
  • 日本語の形態素解析：MeCabとmecab-python、とか
    • 優秀な辞書：mecab-ipadic-NEologd
  • 英語の自然言語処理 NLTK、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」
• 人に伝える
  • ロジック
    • 本：考える技術・書く技術
    • 本：ロジカル・プレゼンテーション
  • 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」
    • 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」
  • 企画
    • スライドシェア：「TIS Internship2016資料」
• 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」
  • tex関連
    • 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」
  • ブログ：「機械学習界隈の情報収集方法」

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。