Rubyはデータサイエンスで生き残れるか
世界中で利用されている国産プログラム言語「Ruby」が、機械学習や人工知能（AI）開発の盛り上がりを前に正念場を迎えている。米Googleなどを後ろ盾に「Python」が同分野でソフトを充実させる一方で、Rubyの存在感は薄い。5月19日に開かれた「DataScience.rb ワークショップ 〜ここまでできる Rubyでデータサイエンス〜」で、Ruby開発者達は危機感をあらわにした。 「Rubyはデータサイエンスの分野で“歯抜けの状態”だ」。生物学関連のソフトウェア開発に携わる西田孝三氏は、Rubyの現状をこう評する。西田氏は芦田恵大氏、三軒家佑將氏と共同で、2016年10月から2017年2月までの2016年度Ruby Association開発助成プロジェクトの下、Rubyのデータ処理ライブラリの整備に取り組んだ。 特に不足しているのが、データの前処理に関わるソフトウエアだ。「前処理は
Rubyでデータ解析 - Daru入門 - Qiita
データ解析といえばPythonやRを使うことが多いが、Rubyでも簡単なデータ解析は行うことができる。 Rubyでデータフレーム（Excelのスプレッドシートのようなデータ構造）を扱うには、Daru というライブラリが利用できる。作者の@v0droさんはRubykaigi 2016でも登壇してDaruについて発表していて、公演の様子はこちらで見ることができる。 この記事では、Daruの基本的な使い方を紹介する。 必要な機能を全部書くと量が多くなるので、最小限の利用例のみ書いていく。 環境 Ruby2.3.1 daru 0.1.4.1 Gemfileに gem "daru" と書いてbundleすればOK。 以後、require "daru" を行ってから実行する データ構造 dataframeは２次元配列のような構造で、Daru::DataFrame という名前のクラスになる。 dataf
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