「ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ - ITmedia Keywords
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（10）： 時系列分析II―ARMAモデル（自己回帰移動平均モデル）の評価と将来予測 過去の時系列データを基に、将来予測につながるモデルを検討、実際に将来予測を行って検証してみましょう。（2014/9/1） ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（9）： 時系列分析Ｉ ――ARMAモデルと時系列分析 システムログも金融取引データも時系列で分析できる。ビジネスシーンで求められるデータ分析の多くを占める「時系列データ」分析の基礎を解説。（2014/6/24） ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（8）： 富山県民を分類してみたら……？――クラスタリング分析の手法 あるグループを属性ごとに分類する「クラスタリング分析」の基本を学ぼう。今回も自治体が公開しているオープンデータを題材にします。（2014/3/19） I
ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座
システムログも金融取引データも時系列で分析できる。ビジネスシーンで求められるデータ分析の多くを占める「時系列データ」分析の基礎を解説。
Python Tips: インタラクティブシェルの内容を保存したい
Python でインタラクティブシェルの内容を保存する方法をご紹介します。 引数をつけずに python コマンドを実行すると起動するデフォルトのインタラクティブシェルにはそのような機能がないため、 IPython を使うのがよいでしょう。 IPython にはシェルの内容を保存する機能が備わっています。 $ ipython In [1]: a = 2 In [2]: b = 3 In [3]: c = a + b In [4]: %save saved_session.py 1-3 The following commands were written to file `saved_session.py`: a = 2 b = 3 c = a + b IPython のシェルの中で %save にふたつの引数を渡します。ひとつめは保存先のファイルの名前、ふたつめには対象行を指定します。対
Introducing IPython — IPython 8.26.0 documentation
Important This documentation covers IPython versions 6.0 and higher. Beginning with version 6.0, IPython stopped supporting compatibility with Python versions lower than 3.3 including all versions of Python 2.7. If you are looking for an IPython version compatible with Python 2.7, please use the IPython 5.x LTS release and refer to its documentation (LTS is the long term support release). Introduc
IPython Documentation — IPython 8.23.0 documentation
Important This documentation covers IPython versions 6.0 and higher. Beginning with version 6.0, IPython stopped supporting compatibility with Python versions lower than 3.3 including all versions of Python 2.7. If you are looking for an IPython version compatible with Python 2.7, please use the IPython 5.x LTS release and refer to its documentation (LTS is the long term support release). IPython
IPython 入門 | Python学習講座
pythonは対話形式のインタプリタが便利ですが、それをさらに強力にしたインタラクティブシェル、IPythonについて学習しましょう。 IPythonとは データ分析でよく利用するIPythonですが、どういったものなのでしょうか？IPython公式の説明を引用してみます。 強力なインタラクティブシェル Jupyterのカーネル インタラクティブなデータの視覚化とGUIツールキットの使用をサポート 柔軟で組み込み可能なインタプリタをプロジェクトから読み込める 並列コンピューティングのための使いやすい高性能ツール 簡単にいうと、データ分析のための分析・可視化ツールを対話形式で利用できるライブラリです。Jupyterについては今後別途ご紹介する予定です。 この対話形式は非常に協力なので、データ分析をする目的以外にも使えます。 僕は通常のPythonの対話形式よりIPythonの方が便利なので、
IPython Notebook チュートリアル
以下の記事に、IPython Notebookの紹介・チュートリアルを詳しく載せました。 【チュートリアル】IPython Notebook：再生可能でインタラクティブなWebブラウザ上で作業できるIPython実行用ノート こちらでは簡潔にだけIPython Notebookとはどういうものかと、その使い方だけ（短く）紹介しておきます。(※詳細を知りたい方は上記記事でご覧下さい） IPython Notebookとは 標準にPythonでは搭載されているPython言語の対話的実行を、科学計算(Scientific Computing)を便利にかつインタラクティブに行うためにパワーアップしたものが、IPythonです(先頭のIはInteractiveのI)。 このIPythonを、Webブラウザのノートブック上で、保存・編集・共有できるのがIPython Notebookです。 IPyt
【チュートリアル】IPython... | DERiVE コンピュータビジョン ブログ
このサイトについて DERiVEはコンピュータビジョン、画像認識が専門のMasaki Hayashiがお送りしている、コンピュータビジョン(Computer Vision)を中心としたITエンジニア、研究向けのブログです。※「DERiVE メルマガ別館」は2015/9月で廃刊致しました、 IPython の1つの機能として搭載されているIPython Notebookのチュートリアル記事です。 ————————————————————————————————————– (2014/09/02追記:) Qiitaに、この記事をもう少しダイジェストにして、概要説明のみにとどめた記事を公開しました： Qiita IPython Notebook チュートリアル ————————————————————————————————————– 本ブログでは「python,OpenCVを用いたCVプログラ
画像処理入門講座 : OpenCVとPythonで始める画像処理 | POSTD
この記事を書くに至ったきっかけ Recruse Centerでは、私は、画像処理の勉強に時間を費やしていました。独学をし始めた頃は、何をするものなのか全く理解しておらず、ただ、文字や輪郭、模様などを識別するのに役立ち、これらで面白いことができる、ということくらいの知識しかありませんでした。 私の情報源は、主にWikipediaや書籍、公開されている大学の講義ノートです。これらの資料に慣れ親しんでくるにつれ、画像処理の世界における基礎を伝えられる「入門向け画像処理」を望むようになりました。 これが、この記事を書こうと思ったきっかけです。 前提条件 この記事は、Pythonが扱えるということを前提に書いています。その他の事前知識は必要ありませんが、NumPyや行列計算に慣れていると理解しやすいでしょう。 初めに 使用するのは、Python版OpenCV、Python 2.7 ^(1) 、iPy
Jupyter Blog
Open Community CallWe want to see all the cool things you’re doing with Jupyter, so we’re holding an open call with the community for people to chat, and share their creations and work. Think of it as a “virtual JupyterCon”: It’s a place to announce and share fun things happening in the Jupyter community.
IPythonでクリクリできる図を作ろう - Qiita
IPythonでクリクリできる図を作る方法を紹介します。一番簡単なのはインタラクティブなUIを自動的に作成するinteract関数 (IPython.html.widgets.interact) を使う方法です。 注１）この記事よりもう少し詳しい説明はInteractの使い方としてnbviewerにまとめておきましたので、興味のある方はそちらもどうぞ。 注２）この記事のIPython Notebookはそのままnbviewerからダウンロードできます。インタラクティブな描画を手軽に試したい方はどうぞ。 最初に必要となるモジュールを読み込みます。 from __future__ import print_function from IPython.html.widgets import interact, interactive, fixed from IPython.html import
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IPythonの使い方 - Qiita