FIT 2016 Tutorial 資料 スライド: http://goo.gl/MeMZyO Part2 資料: http://goo.gl/y6ZmKr Part3 資料: http://goo.gl/ATC9yv
![Python とデータ分析コンテストの実践](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5f258b87d3289b8ecf5222cd022e9dca1716ca84/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Ffiles.speakerdeck.com%2Fpresentations%2F0686d79856c846138e9fef515889cd9a%2Fslide_0.jpg%3F6802606)
Tweet Nowadays Python is probably the programming language of choice (besides R) for data scientists for prototyping, visualization, and running data analyses on small and medium sized data sets. And rightly so, I think, given the large number of available tools (just look at the list at the top of this article). However, it wasn’t always like this. In fact, when I started working on my Ph.D. back
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