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
Rubyist Magazine - スはスペックのス 【第 1 回】 RSpec の概要と、RSpec on Rails (モデル編)
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0063 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0063 号 Rubyist Magazine 0062 号 Kaigi on Rails 特集号 RubyKaigi Takeout 2020 特集号 Rubyist Magazine 0061 号 Rubyist Magazine 0060 号 RubyKaigi 2019 直前特集号 Rubyist Magazine 0059 号 Rubyist
RubyKaigi 2015(3日目) - ただのにっき(2015-12-13)
■ RubyKaigi 2015(3日目) 昼休みにグラコロにかぶりついていたら、何人かのrubyistが続々とマクドに入ってきた。みんな寿司食べてるんだと思ってたよ(笑)。そういえばゆうべのパーティでみんなグラコロ同盟や宅配トラッカーの話題を振ってくれていたので、最近作ったサービスもけっこう知名度あるのねと思ったり。 朝イチ(といってもゆうべのパーティの影響を考慮して遅めの開始)のRuby Committers vs the World、一番のニュースはリリースマネージメントから開放されて燃え尽きていたyuguiさんの復活宣言ではないだろうか。もちろんいつもの面白(?)コミット紹介も楽しめた。 ところで今回のRubyKaigiで「あ、これはまずいな」と思ったことに「機械学習系の発表がひとつもなかった」点がある。昨日のパーティでも話題にあげてみたところ、危機感を抱いている人は少なからずいた
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
