Dockerでデータ分析環境を手軽に作る方法 - 天色グラフィティ
何かデータ分析を行わなければいけないとき、手軽に分析環境を用意したいというニーズがあります。 Jupyter Notebook上でnumpy、pandas、matplotlib、scikit-learnあたりが使えれば十分でしょうか。XGBoostやLightGBMといったライブラリも使えるようにしておきたいという人もいるかと思います。 一方、ローカルにいろいろなライブラリをインストールしていくと、次第に環境が汚れていってライブラリの衝突などが起こりやすくなってしまいます。 KaggleにはKernelという計算環境があり、そこには主要な機械学習ライブラリが予めインストールされています。データ分析をやっていく上で不自由はありません。今回はDockerとdocker-composeを使ってKaggle Kernelを手元に再現し、ポータブルな分析環境として使う方法を紹介します。 データ分析界
DockerでJupyter Notebook、PostgreSQLがインストールされたコンテナのイメージを作成する
DockerでJupyter Notebook、PostgreSQLがインストールされたコンテナのイメージを作成する Jupyter Notebookでインタラクティブなコンピューティング環境を提供する事ができます。 ○Jupyter Notebookの画面 ○構築方法 以下の手順で、Jupyter Notebook、PostgreSQLのコンテナを構築・実行します。 1. psycopg2を追加したJupyter Notebookイメージの作成(Dockerfileがあるフォルダで実行) docker build -t scipy-notebook-pg . Dockerfile FROM jupyter/scipy-notebook ENV TZ=Asia/Tokyo USER root RUN apt-get update \ && apt-get -y install libpq-
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