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はてなキーワード: オライリーとは
10分本読んでたら眠くなる。
なろうもいける。
なろうを出す時点で教養がない人間の可能性が高いと推察されるがそのとおり。
太宰のようわからん本は読書全盛期の高校生の頃でも50ページくらいで死んだ。
最近見てるreadingで無料で読める自己啓発本とかは馬鹿にしてる作者、内容とそうでないもの関係なく読めなかった。続かない。
糞みたいなのと決めつけても流し見はできない。
この人は賢いんだ！と思ってる人の本でも続かない。
小説とか自己啓発本とかは読めなくても心底どうでもいいんだが、技術書は読みたいんだ。
今読んでるオライリーのDesign It!とか知りたい内容なのに寝てしまう。
適した本を選べば解決するのか、読み方のテクニック？なのか検討もついてない。
はてブのホットエントリ(総合)で月内に数多く[あとで読む]タグを集めたエントリ
最後に今まで出してきたはてブのあとで読むトップ30リストが正しかったのか校正するためにはてな公式のリストと比較してみる。
見比べてみるとトップ6に同じエントリが入ったが並び順が異なる。
このトップ30リストでは[あとで読む]タグの数で順位を決めてきたのだが、はてな公式のあとで読むランキングの順位はブックマークの多い順に並んでいるようだ。このトップ6よりブクマ数の多いエントリが多数あり、どのエントリにも多かれ少なかれ[あとで読む]タグが付けられている中でこのトップ6を選んだということは、その段階では[あとで読む]タグの個数で選んだはずである。はてな公式のランキングは2つの異なる順位付け方法が分かりづらい形で混ぜ合わされた形になっている。中途半端でランキング名称から受けるイメージとずれているので純粋な[あとで読む]タグの個数順に変えたほうがいいんじゃないかと思う。
追記: 純粋なブクマ数順のリストと比べてみたが、はてな公式のあとで読むランキングはトップ6の選び方からして純粋なブックマーク個数順なのかもしれない。引き続き検証しなければ分からないが面倒臭すぎる。
はてなは『「あとで読む」タグが付けられたエントリーのブックマーク数ランキングです』と説明しているがこの文章を文字通りに受け取らなくてはいけなくて、[あとで読む]タグを1人でも付けたら集計対象に入ってあとはブックマーク個数順に並べただけなのだろうか？ それでは今までのホットエントリと代わり映えしない集計期間がただ伸びただけのものになってしまうな。
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色々なぶくまで紹介される Python 等の資料について、一応初心者は脱している身として、私見を元に初心者に向けたおすすめ度を紹介していく。
URL： https://www.python.jp/train/index.html
Python 情報サイトの老舗である Python Japanの初心者向けコンテンツ。若干覚える量が多いので挫折が心配になる分量ではあるが、普通の初心者を意識した内容であり、初学者にもおすすめできる範囲の内容と考える。
勿論、有償の書籍のほうが充実したものも多いだろうが、無償の中では比較的初心者向け。
URL： https://paiza.jp/works/python3/primer
動画で学べるのとそこそこの範囲を網羅しているのと、環境はサービスが提供しているのでインストール周りを気にしなくていいのがメリットとなる。
逆にいうと説明が音声のみなので自分のペースで進めたい人には少しもどかしいかも知れない。
有料サービスに申し込むとエンジニアに質問ができるということなので詰まった時にいいのかも知れない
（とはいえ初心者の質問であれば、teratail 等で訊けばいいと思う。世話になった分のチップ的な課金ならアリかも知れない）
URL： https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/subtop/features/di/pybasic_index.html
他の言語をかじったことがある人が詳細を知りたい時には便利だが、初心者にはちょいちょい分かりづらいところがある。
特に第一回目はわからないところは無視してスルーしないと、難しそうな資料だと勘違いされそうなので、構成もう少し考えればいいのにと思う。
このレベルの情報が無料公開されているのは純粋に素晴らしいと思える。
URL： https://mitani.cs.tsukuba.ac.jp/book_support/python/
「Python ゼロからはじめるプログラミング 」の著者が、著書の副読本的にまとめたPDF（スライド）が公開されたページ。網羅性も高く、図解もありそれなりにわかりやすい。
ただし、著書を教科書として授業する際に便利な資料として想定したものと思われ、詳細な解説は著書を参照という内容になっているため、初心者向けかと言われると少し悩んでしまう。
プログラムに関する知識がまったくない人であれば、先に紹介している ゼロからのPython入門講座、paiza ラーニング 、 @IT 等のコンテンツで基本を押さえて、その後で振り返りとしてスライドを参照するのが良いかと思う。
あるいは、著書を買うかどうか参考にするためのサマリーとして割り切って読み進めるのが良いかも知れない。
URL： https://www.stat.go.jp/teacher/comp-learn-04.html
VIA：b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161
これは Python というよりAI関連の話が中心となった資料で、7章におまけ程度にPythonの基礎も扱われている。
機械学習をやりたくて Pythonを始めようという方も一定数居るだろうから、Pythonをある程度押さえた上であれば有意義なコンテンツと思われる。
コメント時は軽く眺めた程度だが、後でちゃんと精読しようと思える程度にはまとまっている。
URL： https://utokyo-ipp.github.io/
既に元増田に書いた通りだが、東京大学の学生向けの資料であり、遊びがなく、万人向けとは言い難い人を選ぶ資料である。
よって、最初の講座としてこの資料を選ぶのは、学校の教科書・学業が大好きで、読むのが苦にならないという人だけが推奨で、それ以外の人は避けよう。
とはいえ、よくまとまっているいい資料なので、ステップアップの際に復習を兼ねて目を通す分には悪くない。
URL： https://repository.kulib.kyoto-u.ac.jp/dspace/bitstream/2433/265459/1/Version2021_10_08_01.pdf
例の3000ブクマは2019年の資料だったが2021年の資料が掲載されているので、掲示はこちらを採用した。
イラスト等も交えて丁寧に解説しているが、本題の前にコンピュータ史のようなコンテンツがあったりするのがアカデミックな資料だけあるなという印象。
あと例えば以下のようなコードがある。（資料92ページより引用）
# x の平方根を求める
x = 2
#
rnew = x
#
diff = rnew - x / rnew
if (diff ＜ 0):
while (diff ＞ 1.0E-6):
r1 = rnew
if (diff ＜ 0):
※コードのインデントがうまく働いてくれなかったので仕方がなく全角スペースで表現している。不等号も全角に変えている。コピペなどの際には注意されたし。増田記法よくわからん。Markdownで書かせて！
Python の初学者に平方根の計算という問題を与えてもなぁと。元々は現役の大学生に渡す資料なので普通に解けるでしょうけども。人を選ぶというのはこういうところを加味しての発言である。
URL： https://chokkan.github.io/python/index.html
chokkan.github.io/mlnote/index.html
Python 早見帳も必要なものを一通りまとめたコンテンツになっていて東大のコンテンツに近い。既に東大のコンテンツを試した人であれば新しく試す必要性は薄いと感じる。
機械学習のコンテンツはそれなりにボリュームがあるが、やはリファレンス的な使い方がおすすめで、別の資料で基礎を学んだ後に、知識の定着度を確認するために使うと良いだろうと思う。
URL： https://cauldron.sakura.ne.jp/thinkpython/thinkpython/ThinkPython2.pdf
Pythonそのものを掘り下げた書籍。オライリーの同書籍の日本語訳版である。
端的に述べれば中級者向け教材。簡単にPythonを修めた人が更に知識を深めるために利用すると良い。
解説画像などが一切なくてもコードを読めばわかるというレベルの人におすすめ。
オライリーと聞いて内容の想像がつくような人であればまず間違いないだろう。
他言語を学んだ人がPythonを新たに学ぶ際には申し分ないと思う。一方で初心者が最初に手をだすべきとは思えない。
URL： www.kunitomo-lab.sakura.ne.jp/2021-3-3Open(S).pdf
VIA： b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/tankazunori0914/status/1451365384238428161
自分は公開されたという話があった時に読んだが速攻で挫折した。Python 初学者には必要のない資料と考えてOK。
分析をやっていきたいという人も取り敢えず P14 の練習問題を読んでみて、こういう資料で学んで行きたいと思えなかったら素直に積読しておけばいいと思うの。
ある程度分析問題をこなしたあとのステップアップに使用するのが良いかなと思える資料である。
※URLの登録数に制限があるので、一部は意図的にリンクを切っています
ひやかし程度にぶくましてるだけなら別にいいのだけども、本当に Python を習得したいのであれば、ある程度「初学者」のためのコンテンツをあたって挫折しないように学習するべきだと思っている。
Python 自体は習得しやすさとかライブラリの充実度とか結構バランスがいい言語だと思ってるので、沢山の人に普及するといいなという思いから、このようなコンテンツをまとめてみた。
誰かの役に立てばいいなぁ。
洋書で良書を探そうとすると、相当知識が必要な気がしてならない。
なんせ和書以上に玉石混交だし、Amazonで目次とレビューを見て判断しないといけない。
Amazon以外のサイトを探しにいってもいいが、アフィリエイトで何を信じていいかは洋書でも変わらない。
どこかの大学の教科書で使われているというのが判断基準としてはいいが、出版されてから1,2年後にならないと採用されないといった時間の問題がある。
プログラミングに関しては、オライリーをおさえておけばなんとかなると思う。
生物のように辞書のような太い教科書が更新され続けている洋書はいい。
翻訳される前でも、新しい版が出たのかチェックするだけでアップデートできる。
