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Amazon Athena for Apache SparkでS3バケット上のデータを可視化してみた | DevelopersIO
データアナリティクス事業本部の鈴木です。 Amazon Athena for Apache SparkのAthenaノートブックで、自分で用意したS3バケット上のデータを可視化してみたので、検証内容を共有します。 re:Invent2022にて発表されたAmazon Athenaの機能で、Jupyter Notebookと互換性があるAthenaノートブックをインターフェースに、Apache Sparkを使ってインタラクティブにデータの分析を行うことができるというものです。 検証で確認したかったポイント 今回は、Amazon Athena for Apache Sparkを使って以下のことをどうできるか確認してみました。 Amazon Athena for Apache SparkからS3バケット上の自分のデータにアクセスするためのIAMポリシーの設定方法 Athenaノートブックから可視
Pythonプログラミング入門 — Pythonプログラミング入門 documentation
Pythonプログラミング入門¶ ▲で始まる項目は授業では扱いません。興味にしたがって学習してください。 ノートブック全体に▲が付いているものもありますので注意してください。
ExcelのPythonJupyter Notebook
ExcelのPythonJupyter Notebook JupyterをMicrosoftExcelに埋め込み、VBAの代わりにPythonを記述します 以前は、ExcelとPython JupyterNotebooksの間の「どちらか/または」の選択でした。PyXLL-Jupyterパッケージの導入により、両方を並べて使用できるようになりました。 この記事では、Excel内で実行されるJupyterNotebookをセットアップする方法を紹介します。2つの間でデータを共有し、ExcelワークブックからJupyterノートブックに記述されたPython関数を呼び出すこともできます。 入門 まず、ExcelでPythonコードを実行するには、PyXLLアドインが必要です。PyXLLアドインを使用すると、PythonをExcelに統合し、VBAの代わりにPythonを使用できます。PyXLL
AWSによるクラウド入門
真野 智之 (Tomoyuki Mano) <tomoyukimano@gmail.com> version 1.0, 2020-06-19
Home - scrapbook 0.5.0 documentation
Welcome to scrapbook¶ scrapbook is a library for recording a notebook’s data values and generated visual content as “scraps”. These recorded scraps can be read at a future time. This library replaces papermill’s existing record functionality. Use Case¶ Notebook users may wish to record data produced during a notebook execution. This recorded data can then be read to be used at a later time or be p
PapermillでJupyter Notebookをコマンドラインから実行する - Qiita
$ papermill papermill_example.ipynb papermill_example_output.ipynb Input Notebook: papermill_example.ipynb Output Notebook: papermill_example_output.ipynb 50%|█████████████████████████████████████████████████████████████▌ | 1/2 [00:01<00:01, 1.56s/it] Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/anaconda3/bin/papermill", line 11, in <module> sys.exit(papermill()) File "/home/ubuntu/anacon
PythonでJupyterノートブック「.ipynb」を生成する - Qiita
import nbformat nb = nbformat.v4.new_notebook() title = "# タイトル" code = """ %matplotlib inline from sympy import * # to print with mathjax on jupyter notebook init_printing() """ nb["cells"] = [ nbformat.v4.new_markdown_cell(title), nbformat.v4.new_code_cell(code) ] with open("output.ipynb", "w") as f: nbformat.write(nb, f) これで、色々便利なことができそうですね。 PyCharmでカスタムした.ipynbを生成する PyCharmはPythonの統合開発環境(IDE)で
【機械学習】iPython NotebookでSparkを起動させてMLlibを試す - Qiita
SparkをiPython Notebook(Jupyter)で動作させ、MLlibを動かしてみるテストです。クラスタリング（KMeans）、分類:Classification（SVM, ロジスティック回帰, Random Forest）をirisデータで試しました。 環境 OS: Mac OSX Yosemite 10.10.3 Spark: spark-1.5.0-bin-hadoop2.6 Python: 2.7.10 |Anaconda 2.2.0 (x86_64)| (default, May 28 2015, 17:04:42) 本稿では上記の環境で行ったものを記載していますので、他の環境では設定が異なる場合もあるかと思いますのでご注意ください。 1. Sparkバイナリのダウンロード&配置 http://spark.apache.org/downloads.html から s
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GitHub - jupyterlab/jupyter-ai: A generative AI extension for JupyterLab
Jupyter AIが出た！試した！！すごい！！！ - Qiita
GitHub - oreilly-japan/ml-at-work: 電子書籍『仕事ではじめる機械学習』のサポートリポジトリです
Execute - papermill 2.4.0 documentation
GitHub - nteract/scrapbook: A library for recording and reading data in notebooks.
GitHub - nteract/papermill: 📚 Parameterize, execute, and analyze notebooks
GitHub - py4ds/nbless: Construct, deconstruct, convert, execute, and prepare slides from Jupyter notebooks
GitHub - jupyter/nbconvert: Jupyter Notebook Conversion
docker-stacks/all-spark-notebook at main · jupyter/docker-stacks
Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) : Sebastian Raschka, 株式会社クイープ, 福島真太朗 : 本 : Amazon.co.jp
