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
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。
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。
原書 「SRE サイトリライアビリティエンジニアリング ―Googleの信頼性を支えるエンジニアリングチーム」
Python人気を支えるツールの1つ「Jupyter Notebook」。VS Codeからこれを使ってみよう。Jupyter拡張機能が提供する機能も一覧する。 (1/3)
2019-10-15 to autotag, books, ebook, jupyter, python, visual studio, visual studio code, visualstudio, オープンソース, 開発ツール / 言語 / プログラミング by takuya
