本連載ではプログラミングの基本は理解しているが、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリによるデータ解析の実行・可視化の方法をを解説します。第4回となる本稿ではPythonによる機械学習を解説します。まず機械学習の概観について確認し、Jupyter Notebookとライブラリscikit-learn使った機械学習の手順を解説します。
本稿ではプログラミングの基本は理解しているがより実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語の中でも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonをとりあげ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。本稿ではPythonによる統計データ解析を解説します。まず統計の概観について確認し、Jupyter Notebookを使った基本統計量の確認・相関・検定の手順を解説します。
米Oracleは9月7日、Java向けのマイクロサービスフレームワーク「Project Helidon」をオープンソースプロジェクトとして発表した。Javaでのマイクロサービス作成に活用できる。 ニュース オープンソース デベロッパー プログラミング Java 末岡洋子 関連記事Java向けのWeb開発フレームワーク「Vaadin 11」リリース
Java向けのO/Rマッピングフレームワーク「Apache Cayenne 4.0」リリース
Java向けのクラウドツールキット「Apache jcloud
本連載では、プログラミングの基本は理解していて、より実践的なデータ解析に取り組みたい方を対象に、スクリプト言語によるデータ解析の実践を解説します。スクリプト言語のなかでも特にデータ解析に役立つライブラリや環境が整っているPythonを取り上げ、対話型解析ツールやライブラリについて導入から解析の実行・可視化までを解説します。本稿ではブラウザで動作するOSSの対話型データ解析ツール「Jupyter Notebook」を紹介します。導入から実際にPythonとライブラリを用いたデータ解析の実行、可視化までの手順
ScratchでRPGの地図を作ってみている!
小中学生を対象としたプログラミングコンテスト「第2回全国小中学生プログラミング大会」が開催される。テーマは「こんなのあったらいいな」で、“自分や他人にとってあったら良いと思うもの”を募集する。募集期間は8月1日～9月15日。応募資格は日本在住の6～15歳の小学生・中学生。3人以下までならグループ参加も可能で、作品は1人何点でも応募できる。スマートフォン／タブレット／PC／マイコンボードなどで動作するオリジナルのプログラム（自身による改良を含む）、ソフトウェア、ハードウェアであれば、開発言語およびツールは問
