Photo by Daniel Cukier コーディング転職サイトpaizaを運営している関係上、「Webサービスを作りたいけど、プログラミング言語をどこから学んだらよいか？」という質問をよく受けることがあります。今回はプログラマ視点でプログラミングを学ぶときにつまずやすいポイントと、プログラミング言語の基礎を簡単に楽しく学べるサイトをまとめてみました。 最近はオンラインでプログラミングを勉強できるWebサービスが多数登場してきているので、以前よりプログラムを学ぶコストはぐっと下がっています！！ 目次 ・プログラミング言語を学ぶときに躓くポイント ・学ぶ言語を選ぶのに役立つサイト ・すぐ書きはじめられるプログラミング学習サイト ・講義型のプログラミング学習サイト ・少しコードに慣れてきてからお勧めのサイト ・さらにスキルアップするのに最適なサイト ・基礎文法をマスターしたいなら（おまけ）

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下北沢の書店B&Bで「本屋で年越し前夜！」というイベントに出た。 杉江松恋×米光一成×瀧井朝世×木村綾子が、2013年の最高におもしろい本を紹介するというイベントだ。 米光一成が選んだ「2013年、問答無用でおもしろい本ベスト10」を紹介しよう。 ■ローラン・ビネ『HHhH』（東京創元社） まずは海外文学。 ナチにおけるユダヤ人大量虐殺の首謀者であり責任者であったハイドリヒを暗殺する計画を描いた歴史小説。 でありながら、作者が随所に出てきて、歴史を描くことについて煩悶する。 資料や、映画や、文献を、チェックし、この本はここがダメだ、ここが良いと論ずる。「オタクか、おまえは！」的な執拗さで、歴史を描く規律を自分に課すのだ。 恋人や友人に草稿を読んでもらった反応を挿入し、自分が書いたものを反省し書き直していく。 映画のメイキングを観ているような、それの歴史小説版とでもいうか。 だが、ただの裏舞

この記事はThe top 20 data visualisation toolsの原著者許諾済みの日本語訳です。 By Brian Suda on September 17, 2012 Translated by Tatsuo Sugimoto 2014年4月28日更新：オリジナル記事が以前のサイトから移転したため発生していた画像の非表示に対応しました。 わたしがもっともよくきかれる質問のひとつが、データビジュアライゼーションを始める方法についてです。このブログの先へ進むには、練習し、さらに実践し、利用できるツールを理解する必要があります。この記事では、シンプルなチャートから複雑なグラフ、地図、インフォグラフィックスまで、ビジュアライゼーションを作成するための20種類のツールを紹介しようとおもいます。ほとんどのツールは無料で利用でき、そのうちいくつかはすでにインストール済みかもしれません。

「コミックマーケット84」（東京ビッグサイト、2013.8.10～12）に出展される数学・統計系のサークルをまとめました。なお、ツイートは時系列ではなくスペース順に並べています。まとめ主：後藤和智

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エンターブレインは6月15日（土）、数学をエピソードで紹介する『体感する数学』を発売します。著者はサイエンス作家の竹内薫さん、イラストはマンガ家のあらゐけいいちさんです。価格は1,260円（税込）です。 ▽ ▽ 竹内薫の数学雑学本『体感する数学』が6月15日エンターブレインより刊行 - ファミ通.com 『体感する数学』は、「素数」「指数関数」「ガウス分布」などの数学用語を、日常生活に置き換えて紹介する数学雑学本です。分かりにくい数学用語が、「ご飯を1日我慢する」「嫌いな上司を飲みに誘う」などのエピソードを通じて理解できます。 著者はサイエンスライターの竹内薫さんです。竹内さんは『熱とはなんだろう 温度・エントロピー・ブラックホール……』（講談社ブルーバックス）や『バカヤロー経済学』（晋遊舎新書）などを執筆しています。イラストは、マンガ『日常』で知られるあらゐけいいちさんが担当しています。

追記 2016年3月に以下の記事によってこの内容はupdateされています。今後はそちらをお読み下さい。 主に自分向けのまとめという意味合いが強いんですが（笑）、僕が実際に2013年6月現在webデータ分析＆データサイエンスの実務でツール・ライブラリ・パッケージを利用しているものに限って、統計学・機械学習系の分析手法を10個挙げて紹介してみようと思います。 追記 回帰分析（特に線形重回帰分析） 独立性の検定（カイ二乗検定・フィッシャーの正確確率検定） 主成分分析(PCA) / 因子分析 クラスタリング 決定木 / 回帰木 サポートベクターマシン(SVM) ロジスティック回帰 ランダムフォレスト アソシエーション分析（バスケット分析・相関ルール抽出） 計量時系列分析 おわりに おまけ1：「素性ベクトル＋分類ラベル」なるデータ前処理 おまけ2：グラフ理論*10 {igraph}パッケージでグラ

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どもっす。林岳彦です。ファミコンソフトの中で一番好きなのは『ソロモンの鍵』です*1。 さて。 今回は、因果関係と相関関係について書いていきたいと思います。「因果関係と相関関係は違う」というのはみなさまご存知かと思われますが、そこをまともに論じていくとけっこう入り組んだ議論となります。 「そもそも因果とは」とか「因果は不可知なのか」のような点について論じるとヒュームから分析哲学（様相論理）へと語る流れ（ここのスライド前半参照）になりますし、統計学的に因果をフォーマルに扱おうとするとRubinの潜在反応モデルやPearlのdo演算子やバックドア基準（ここのスライド後半参照）の説明が必要になってきます。 その辺りのガッツリした説明も徐々に書いていきたいとは考えておりますが（予告）、まあ、その辺りをいちどきに説明しようというのは正直なかなか大変です。 なので今回は、あまり細かくて遭難しそうな話には