「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストになって一発逆転」はここで終わり (2020/7/31 更新) - todo-mentor’s diary
データサイエンティストを生業にする手段と実態について述べる。 途中、具体例・境界値の例として私個人の話もするが、なるべく一般性のある話をする。 この記事で言いたいことは具体的には4つだ。 プログラミングスクールをディスるなら代わりの入門方法を提供しようよ。 もう「未経験文系から3ヶ月でデータサイエンティストで一発逆転物語」を止めろ。*1 おじさんは人生逆転したいなら真面目にやれ。 若者はワンチャンじゃなくて、ちゃんと化け物になれよ。 この記事についてはパブリック・ドメインとして転載・改変・リンク記載を自由にしてよいです。 (続き書いた) a. 入門は辛いが… b. 思考停止でプログラミングスクールに通うな。 なろう系・始めてみよう系資料一覧 （最速・最短ルート用） まずは動かしてみよう。強くてニューゲームが体験出来るぞ！ 入門以前の本 一般向け業界本 (AI業界と展望がわかる本) 技術者入
「デザインに興味があるのですが、どうやってデザインを学べばいいのでしょう？」という質問は、以前に書かせて頂いた「米国のデザイン教育から学んだこと」という記事に対して一番多かった反響の1つでした。これはデザインの分野があまりに多様なためにどこから手を付けていいのか分かりづらいというのが原因のように思います。 そこで今回は情報全体を俯瞰出来るようにするべく、下記のそれぞれのカテゴリー別に、それぞれ有益なリソースをまとめました。このリストが皆さんのデザイン学習リソースとしてお役立てば幸いです。 海外のデザイン学習リソース 23のカテゴリーOnline Learning（オンライン学習）UI/Web:（ユーザインターフェイス／ウェブ）General（一般）Product（プロダクト）Branding:（ブランディング）Book Cover Design:（ブックカバーデザイン）Design Por
これは何かGoogleの Material Design Guideline - Data Visualization がとても良くまとまっていたので、自分なりに和訳・編集してまとめたものです。 ※ 注意事項 こちらはあくまで、もとのドキュメントを参考に筆者が和訳・編集したものになります。原文の完全な和訳ではなく、抜粋の範囲や、英=>和の際の意訳を筆者が恣意的に行っています。 筆者の意訳・編集による曲解や元のドキュメントでのオリジナルの文意が気になる方は原文を読むことを強くおすすめします。 和訳の公開の可否についてはGoogle社に直接問い合わせています。1 / 原理原則（Principles） データの可視化は、複雑で内容の多い情報をグラフィカルな形式で表現するコミュニケーション手段である。 可視化の結果、データを比較しストーリーを伝えることが容易になり、データの利用者の意思決定の助け
大規模データが公開されているサイトについて以下のQuoraでid:makimotoさんが質問していました。Data: Where can I get large datasets open to the public? - Quora以下、紹介されているサイトの一覧です。一部有料のものもあるようです。UCI Machine Learning RepositoryPublic Data Sets : Amazon Web ServicesCRAWDADno titleCity of Chicago | Data PortalGovLoop | Social Data Network for Governmentdata.gov.uk | Opening up governmentData.Medicare.GovData.Seattle.Gov | Seattle’s Data SiteOp
HTMLのtableにクラスを加えるだけで、グラフやチャートを簡単に実装できるCSSのフレームワーク -Charts.css
棒グラフや折れ線グラフ、どうやって実装していますか？ Charts.cssなら簡単です。データをtableタグで実装し、CSSのクラスをtableに加えるだけで横棒グラフ、棒線グラフ、折れ線グラフ、エリアグラフなどを簡単に実装できるCSSのフレームワークを紹介します。 HTMLは普通の表組みなのでアクセシブル、グラフやチャートはレスポンシブにも完全対応した優れものです。 Charts.css Charts.css -GitHub Charts.cssの特徴 Charts.cssのデモ Charts.cssの使い方 Charts.cssの特徴 Charts.cssはtableで実装した表組みにシンプルなCSSのクラスを加えるだけで、さまざまなグラフやチャートを実装できるフレームワークです。カスタマイズも簡単で、ユーティリティのクラスも豊富に用意されています。 HTMLとCSSだけで実装 セマ
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノート - Qiita
【JS/ Python両方OK!】「データ可視化」が歴史から実装まで体系的に学べるStanford講座の独習ノートJavaScriptd3.jsデータ分析データサイエンスcolaboratory CS 448B Visualization (2020 Winter)は、Maneesh Agrawala氏による、Stanford大で行われた、データの可視化に関する体系的な講義です。 スタンフォード大の"CS 448B Visualization (2020 Winter)" がすごい。 データ可視化の体系的講義。どう図表に変換するかの理論、探索的データ分析、ネットワーク分析等の実践と盛り沢山。 スライドに加え、Observable(JavaScript), Colab(Python)どちらでも例を試せる。https://t.co/lGyPElrihg pic.twitter.com/mWZn
書籍業界のGithub ? 「O'Reilly Atlas」にて動物本を堂々とタダ読みする - 君たちは永遠にそいつらより若い
書籍業界の Github ? 僕は電子出版業界に明るくないので今回初めて知ったのですが、O'Reilly が Atlas という新しい出版プラットフォームの開発を進めているみたいですね。 正式サイト https://atlas.oreilly.com/ ブライベート β版 http://atlas.labs.oreilly.com/ Publishing with Atlas - YouTube その機能(予定)は、まるで書籍業界の Github のよう。(まるで〜というかα版は GitHub上に構築されてます) Webブラウザ上に執筆専用エディタ(普通のテキストエディタで書いてもよい) Markdownっぽい記法で本を執筆できる gitベースでバージョン管理が出来る(forkもできる) collaborate 機能があって、著者、編集者、レビュアーなど複数人で編集できる HTML + C
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ可視化そのものについて知りたいたは、こちらの記事からどうぞ。 データ可視化とは？その重要性や手法、よくある課題と解決策を解説 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 S
「Front-End Developer Handbook 2017」がGitBookで無償公開。フロントエンドデベロッパーに求められるさまざまなスキル、要素技術、ツールなどを幅広く紹介する一冊
「Front-End Developer Handbook 2017」がGitBookで無償公開。フロントエンドデベロッパーに求められるさまざまなスキル、要素技術、ツールなどを幅広く紹介する一冊 WebサイトやWebアプリケーションにおいて、ユーザーが操作する部分の開発を担う「フロントエンドデベロッパー」が扱う技術は急速に広がっています。 もちろんその基盤はHTML/CSS/JavaScriptにありますが、より高度で快適なユーザー体験を実現するにはその基盤となるHTTPやDNSといった下位レイヤの技術やSEOやUIデザイン、フォントといった細分化された専門性、そしてもちろんJavaScriptプログラミングやjQuery、React、Angularといったフレームワーク、JSONやAPIやパッケージマネージャ、ビルドツール、エディタやデバッガなどの周辺ツールとそのトレンドなど、とても一人
英語の技術blog何読んでるの？と言われたのでまとめをば。 私も有名どころしか知らないのですが、誰かの役に立てたら幸いです。 もし「えーアレ読んでないの？」と思った方は、トラバかコメントで意見をいただけるととてもうれしいです。 ＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋＋ 最近英語の技術ニュースも読むようにしています。案外「興味のあることだったら英語でも読もうとするんだ！」と正直自分でも驚くほどまめにチェックできるものです。*1 教えていただいた方ありがとうございます！おかげさまでたくさんリストに追加できました。敬称を省略してしまって申し訳ありませんが、情報をいただいた方を語尾に明記してみました。(idははてな、@はTwitterIDです) 英語配信のニュースサイト・ブログ 配信頻度も書いておきました。なれないうちは少なめでもよいと思っています！ 大手ニュースサイト Web Apps, Web Technolo
統計・データ解析
『Rで楽しむ統計』が出ました。サポートページ 『Rで楽しむベイズ統計入門』が出ました。サポートページ，第7章のRコードをStanで書き直したRで楽しむStan 全国学力・学習状況調査の個票の疑似データがこちらで公開されています。データ分析の練習に使えそうです。SSDSE（教育用標準データセット）も。 R 4.x では stringsAsFactors=FALSE がデフォルトになりましたが，本サイトの古い記事ではそうなっていないところがあるかもしれません（read.csv() などで as.is=TRUE は不要になります（あってもかまいませんが））。 R 4.2 ではWindowsでもMac同様UTF-8がデフォルトになりました。もう fileEncoding オプションに "UTF-8"，"UTF-8-BOM" を指定する必要はなくなりそうです。一方で、SJIS（CP932）データの場
FreeCSSTemplates.org has been rebranded to FCT. Therefore, our new domain will be FCT.co while our previous domain FreeCSSTemplates.org will always be kept redirected here. What happened to FreeCSSTemplates.org? As the domain FreeCSSTemplates.org was dedicated to just “Free CSS Templates“, we decided to expand our brand name by keeping the domain name short but with more topics to cover. That mean
Mini Tokyo 3D
A real-time 3D digital map of Tokyo's public transport system. This data visualization was produced by Akihiko Kusanagi.
機械学習・データサイエンスのチートシート集、便利なものがたくさん出回っていますが、ちまちまブラウザからダウンロードしていたりしませんか？そんな貴方にお勧めなのがこちらのレポジトリ。 FavioVazquez/ds-cheatsheets https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets はい、クリックあるいはコマンド一つで100を超えるチートシートが一括でダウンロードできちゃいますね。以上、釣りタイトル失礼しました。 と、これだけではなんなので、個人的に有用性が高いと感じたものを、大きなサムネイル付きでまとめてみました。ソースとして、DataCamp及びRStudio公式ページの情報量は圧倒的なので、一読をお勧めします。 科学計算・データ操作・可視化 Python (NumPy/SciPy/Pandas/matplotlib/bokeh) Pyt
この記事が想定する読者層 もしあなたが「プログラマー」ならば、この記事はまるで不要かもしれません。 ここで言うプログラマーとは、たとえば以下のような習慣を持っている人です。 ほとんど同じ処理をソースコード中に2回以上書いていたら違和感を感じる 出力結果が変わらなくても、実行速度や理解しやすさのためにソースコードを書き直すことがある Gitなどのバージョン管理システムを使うことができ、過去のソースコードを「日付の含まれたファイル名でバージョンごとに別ファイルとして保存しておけばよい」とは考えない 動作テストを自動化し、ソースコードを書き換えてもそれぞれの関数の挙動が意図したものになっているかを確認できる この記事は、ひょんなことからRに出会い、コードをコピペで動かせるようになり、 「いつかコピペじゃないコードが書けるようになりたい」 「他のプログラミング言語もできるようになりたい」 とぼんや
SixRevisionsでオンラインでグラフを描画する場合に活躍しそうなJavaScriptライブラリの特集がありましたので、紹介します。個人サイトではあまり役に立たないかもしれませんが、観ているだけで楽しくなります。元記事に敬意を表し、なるべく趣旨が異ならずかつ変な日本語にならないよう心がけたつもりですが、訳に間違えがありましたら容赦願います。 2010年1月17日 by Jacob Gube 退屈な数値データを美麗かつインタラクティブに解り易く可視化するためのJavaScriptライブラリは数多くあります。通常はHTMLテーブルで表現するデータを、JavaScriptを使って可視化し美しく見せる事ができればあなたのデータはアクセシビリティーの優れたものとなるでしょう。私は2008年にデータのグラフ化＆チャート化のためのJavaScriptを書き上げましたが、今回再び単なるデータに生命を
JavaScript Charts & Maps Programming library for all your data visualization needs. Readme.md Came here to find your next charting library? Good. Our charts were designed to feel modern, sleek and fast, out-of-the box. But don’t take our word for it – check out our demos and fall in love. And best of all, our libs natively integrate with TypeScript, Angular, React, Vue and plain JavaScript apps. F
This data visualization was produced by Akihiko Kusanagi. The data for this visualization are sourced from the CNS North Korea Missile Test Database, which is the first database to record flight tests of all missiles launched by North Korea capable of delivering a payload of at least 500 kilograms (1102.31 pounds) a distance of at least 300 kilometers (186.4 miles). The database captures advanceme
本日12月1日より、プログラマ有志による2014年の技術系Advent Calendarが各所ではじまる 本日12月1日より、プログラマ有志による2014年の各技術系Advent Calendar（アドベントカレンダー）が一日目を担当する人のblogではじまっている。技術系Advent Calendarの数の増加傾向は今年も続いており、Qiitaを利用したものがとても多くなっている。 一般的なAdvent Calendarは、12月25日のクリスマスを楽しみに待つために、12月1日から24日までのカレンダーの日付それぞれの部分が扉になっており、1日ずつその日の日付の部分を開くと天使や動物の絵などが見えるという仕組みになっている（もちろん、様々なバリエーションがある）。 これに発想をえて、技術系Advent Calendarでは基本的に、12月1日から25日までの25日間、特定のプログラ
Raspberry Piで取得したセンサーデータをリアルタイムに可視化する（導入編） | Milkcocoa Engineers' Blog
Raspberry Piで取得したセンサーデータをリアルタイムに可視化する（導入編） Posted: 2015-06-08 / Modified: 2015-12-09 / Tags: Raspberry_Pi Node.js Raspberry Piを買ったは良いもののLチカで止まってる、なんて人は少なくないんじゃないでしょうか？ センサーデータがうまく取得できなかったり、通信の部分がよくわからなかったり、色々な理由があるかと思います。 そこで今回は、Raspberry Piでセンサーデータを取得して、Milkcocoaを使ってリアルタイムにブラウザ上にグラフ化する過程を、導入部分からひとつひとつ説明したいと思います。 こちらでデモを見ることが出来ます 今回は導入編ということで、以下の流れで説明してきます。 Raspberry Piのインストール Raspberry Piを持ち運べるよう
This open-source application maps the information that your iPhone is recording about your movements. It doesn't record anything itself, it only displays files that are already hidden on your computer. Download the application Read the FAQ Authors Alasdair Allan (alasdair@babilim.co.uk) @aallan on Twitter Pete Warden (pete@petewarden.com) @petewarden on Twitter This application relies on map tiles
0. Abstract 巨大地震（M>8のもの）は多くの場合、月による潮汐応力による地球の変形が、発生のトリガとなっているらしい 過去に発生した地震を、統計的に扱って潮汐との関連を議論した論文もいくつかあった しかし、当然といえば当然なのだが、Tidal Phase Angleについて議論していても、Lunar AgeやLunar Phaseを明確に示したものは見つからなかった Tidal Phase Angleは、Lunar Ageとほぼ同じような振るまいとなるので、当然といえば当然か 一般人が自分でTidal Phase Angleを計算できるとは到底思えない しかし、月と太陽の位置なら自分で見ればわかる なので、Lunar AgeとEarthquakeの発生状況を可視化した 1. Introduction この記事は、過去の地震が統計的にどのような 月の位置と位相の時に発生したのか
さまざまなデータを地理空間情報として重畳する上で有用なPythonのライブラリであるGeoPandas。前編ではGeoPandasを用いたデータの描画方法など基礎的な扱い方を紹介し、後編では衛星データと組み合わせて解析結果を可視化する方法を紹介します。 Pythonで地理空間情報を行う場合、GeoPandasの使い方を覚えておくととても便利です。 例えば、都道府県別の気象データを持っていたとします。そのテーブルデータ(csv)には地理情報と言えば、都道府県の名称くらいしかありません。このような場合、これを日本地図の上に重畳して可視化することはできません。 しかし、このデータに地図上に描画できる情報を与えることさえできれば、好きなデータを地図の上に重ねることができます。このようなことをしたい場合に、GeoPandasの使い方を知っておけば助けになります。 今回は、簡単な例を通じて、GeoPa
Python ユーザでも『データ可視化入門』で練習できるようにパッケージを作った + Plotnine との互換性ガイド - ill-identified diary
概要 pysocviz が提供する機能 ggplot2 と同じようにできないところとその対策 aes() にクオートされてない変数を指定できない R のように改行できない ggplot2 で使えた色名が使えない ggplot2 で使えた linetype が使えない 文字化けの回避 ggrepel パッケージの利用 scales::percent などの単位・スケール指定 テーマや色パレットのプリセットを変更したい場合 subtitle/caption が表示されない 複数のグラフを連結できない hjust/vjust が使えない グラフ内の図形やテキストの大きさのバランスがおかしい geom_smooth/stat_smooth で一般化加法モデル (GAM) による平滑化ができない geom_quantile の method 指定ができない geom_smooth/stat_smoo
Mini Tokyo 3D
A real-time 3D digital map of Tokyo's public transport system. This data visualization was produced by Akihiko Kusanagi.
情報を可視化すると人に伝わりやすく、また強く印象に残すことも可能です。そのためプレゼンテーションにおけるチャートやグラフは非常に重要になってきますが、一歩間違えば情報を分かりにくく、最悪の場合、間違った理解を見ている人に与えてしまいます。そこで、HubSpotがチャートやグラフのデザインなどプレゼン資料を飛躍的に見やすくするポイント10個を公開しています。 Why Most People's Charts & Graphs Look Like Crap http://blog.hubspot.com/marketing/data-visualization-mistakes Why Most People's Charts and Graphs Look Like Crap http://visage.co/peoples-charts-graphs-look-like-crap/ ◆01
科学技術情報分析の面白さ
下記のイベントで講演した資料です。私はDay 1に「科学技術情報分析の面白さ」というテーマで発表しました。 データ可視化ショーケースイベント Data Visualization meetup 2021 https://peatix.com/event/3120368 「データ可視化研究の可視化」を始め、テキストマイニングやネットワーク分析を用いた事例を紹介しつつ、特許や論文・学術文献といった科学技術情報の面白さや動向をお話しました。データ可視化・分析に係る方々の参考になれば幸いです。 Day 1 https://www.youtube.com/watch?v=VxaZR55H9dE Day 2 https://www.youtube.com/watch?v=ZFxLzngdN_c
2017 明治安田生命 J1リーグ 優勝 川崎フロンターレ 【公式】川崎フロンターレ初優勝の瞬間！！2017明治安田生命 Ｊ１リーグ 最終節、逆転でのリーグ初優勝を果たした川崎フロンターレの歓喜で幕を閉じた2017シーズンのJ１リーグ。 まだ天皇杯が残っていますが、ひとまず今シーズンの戦いは終わりました。 昨年と同様、この時期に今シーズンのデータのまとめをやっておこうと思います。 前半戦振り返り、そして昨季のまとめエントリをトレースした格好にはなりますが、お付き合いください。 football-data-visualization.hatenablog.com football-data-visualization.hatenablog.com データはご覧の提供でお送りします。 www.football-lab.jp 【図１】パス成功率 × ボール支配率 の散布図 まず通例のパス成功率→
860+ Free Online Programming & Computer Science Courses You Can Start This New Year
Twelve years ago, universities like Stanford and MIT opened up free online courses to the public. Today, over 1,200 schools around the world have created thousands of free online courses. To welcome the new year, I’ve compiled this list of 860+ such free online courses that you can start right now. For this, I leveraged Class Central’s database of over 100,000 online courses. When available, I've
このブログを書いてる経緯 rust.tokyo 楽しみ！絶対行く！といってたのに申込みを忘れたところ、じゃあスタッフとしてブログを書けという話になったので、ブロガー枠？らしく感想を書きます。とはいえ書けるのは見たやつだけです。 https://rust.tokyo/sessions# 前提 自分は低レベルプログラミングは詳しくないです。年に3日ぐらい思い出したように Rust 勉強することがある。 wasm 周りのエコシステムはずっと追ってる。 会場の雰囲気 組み込み勢とブロックチェーン勢が多そうな気配を感じた。 Visualization of mechanical CAD drawings using WebAssembly and WebGL Aki / CADDi (発表資料見つからず) 概要 Computer aided design (CAD) models used in m
Browser compatibility A primary reason so many CSS features are set to cooperatively release is due to the efforts of Interop 2022. Before studying the Interop efforts, it's important to look at Compat 2021’s efforts. Compat 2021 The goals for 2021, driven by developer feedback via surveys, were to stabilize current features, improve the test suite and increase passing scores of browsers for five
Material Design
Build beautiful, usable products faster. Material Design is an adaptable system—backed by open-source code—that helps teams build high quality digital experiences.
NYタイムズも注目！「データ×デザイン」を実現するデータビジュアリゼーション ライブラリ「d3.js デザイン会社 ビートラックス: ブログ
世界中でデータがどんどん増えていく中でデータをうまく扱うことはとても重要になってきています。そんな中、New York Timesが積極的に活用していたり、Githubのwatch数ランキングで上位にランクインしていたりと最近人気急上昇中のデータをビジュアライズする為の「d3.js」というライブラリがあります。 本日はこの「データｘデザイン」をwebサイト上で実現する為のjavascriptライブラリ”d3.js”について紹介したいと思います。 このライブラリを使うことで、今までなかなか難しくてできなかったウェブ上での「データの可視化」が手軽にできるようになり、複雑なデータを直感的に理解できるようなサイトが作りやすくなります。早速ですがこのd3.jsというものがどういうものかをなんとなく感じるには実際に動いているデモを見て頂くのが早いので以下をご覧下さい。 オバマ大統領の国家予算案詳細 (
Here is an uncategorized list of online programming books available for free download. The books cover all major programming languages: Ada, Assembly, Basic, C, C#, C++, CGI, JavaScript, Perl, Delphi, Pascal, Haskell, Java, Lisp, PHP, Prolog, Python, Ruby, as well as some other languages, game programming, and software engineering. The books are in various formats for online reading or downloading
75 (Really) Useful JavaScript Techniques | Developer's Toolbox | Smashing Magazine
In this two-part overview, we feature some of the most useful JavaScript and jQuery libraries which could be just the right solutions for your common problems. We hope that this overview will help you find or rediscover some tools that you could use in your next projects. If you have a problem and need a solution for it, chances are high that a JavaScript library or jQuery plugin exists that was c
Our Favorite Cheat Sheets
Resources Here you'll find information on emerging technologies and trends, careers in technology and how businesses can use technology to be more successful. New & Updated Definitions knowledge management (KM) Knowledge management is the process an enterprise uses to gather, organize, share and analyze its knowledge in a way that's easily accessible to employees. See More. denormalization data vi
Infographic Maker Trusted By 11 Million Users - Piktochart
Meet the next generation of infographics Introducing Piktochart’s latest AI-powered infographic maker. Turn any idea into a professionally designed infographic, poster, banner, and more in seconds, tailored to your brand’s voice. Created for simplicity. Learn the platform in less than an hour. Tools like Photoshop & Illustrator require months of training before you can make a graphic that looks pr
推薦システムのアルゴリズム
Algorithms of Recommender Systems ⟨ http://www.kamishima.net/ ⟩ Release: 2016-09-26 21:53:16 +0900; 9645c3b i 2007 11 [ 07] 2008 1 [ 08a] 2008 3 [ 08b] 3 (1) (3) GitHub https://github.com/tkamishima/recsysdoc TYPO GitHub pull request issues I II III IV V ii J. Riedl J. Herlocker GroupLens WWW iii 𝑥 𝑋 𝐱 𝐗 𝑥 𝑦 𝑋 𝑌 𝐱 𝐲 𝑛 𝑚 {1, … , 𝑛} {1, … , 𝑚} 𝑦 𝑦 𝑥 x 𝑎 𝑟𝑥𝑦 𝑥 𝑦 ̄ 𝑟𝑥
TOPICS Web , Database , HTML/CSS , JavaScript 発行年月日 2015年10月 PRINT LENGTH 396 ISBN 978-4-87311-746-1 原書 Data Visualization with JavaScript FORMAT PDF JavaScript、HTML、CSSといったWeb開発者が日頃使い慣れている技術を使って、効果的で印象的なグラフの作成方法をチュートリアル形式で説明しています。さまざまな可視化手法の中から、データをより効果的に魅せるには、どの表現方法がよいのか、どのような技術が必要なのかを解説します。基本的なグラフから、樹形図、ヒートマップ、ネットワークグラフ、ワードクラウド、時系列グラフ、地理情報、複合グラフなど、ステップバイステップで徐々に機能を追加したり改善を加えながら高機能かつインパクトのあるインタラ
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デザインを学びたい全ての方へ - 海外のデザイン学習リソース200選
この記事の元の本編は削除しました。｜樫田光 | Hikaru Kashida｜note
大規模データを無料で手に入れることのできるサイトまとめ - nokunoの日記
D3.js
データ視覚化のプロが選ぶデータ分析のオススメ本32選
英語の技術blog・ニュースサイトをまとめてみた！ - 毛の生えたようなもの
FreeCSSTemplates.org is now FCT.co
データサイエンスや機械学習のチートシートを最も効率的に収集する方法 - Qiita
R言語徹底解説を読む (1) ようこそRプログラミング - 僕らはRを愛しすぎてる
データ可視化のためのグラフ描画JavaScriptライブラリ20選 | ゆっくりと…
amCharts: customizable free flash charts
North Korea Missile Test Visualization
本日12月1日より、プログラマ有志による2014年の技術系Advent Calendarが各所ではじまる | gihyo.jp
petewarden/iPhoneTracker @ GitHub
巨大地震のきっかけは月なのか？->月っぽい - Qiita
地理空間情報を扱うなら知っておきたいPythonライブラリ、GeoPandas入門~基礎編~ | 宙畑
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【Jリーグ】2017年のJ１リーグをデータでまとめてみました ～チームスタッツ編～ - サッカーをデータで視てみよう
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State of CSS 2022 | Blog | web.dev
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JavaScriptによるデータビジュアライゼーション入門