Python でデータサイエンス
このサイトについて このサイトでは、データ加工や集計、統計分析などインタラクティブに実行されるスクリプトやバッチプログラム、本格的な Web アプリケーションの実装まで、多彩な機能を持ちながらも初心者にも扱いやすいプログラミング言語 Python (パイソン) を使ったデータの統計分析の手順や使い方について紹介します。 初めてプログラムに触れる人や、R や SAS, Ruby のような言語のプログラミング経験はあっても、Python をあまり扱った経験のない初心者向けに理解できるような内容としてまとめています。 また、本格的な統計分析（基本統計量や多変量解析、データマイニング、機械学習）を学んだことがない人でも理解できるよう、統計（アナリティクス）の解説も必要に応じて述べています。 このサイトで提供できる情報を通して、皆さんが Python を使ったビッグデータ解析を思いのままに使いこなせ
アナリティクス・エコシステムが実現する世界
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます 本連載では、アナリティクスの考え方や進め方を整理するために、データ取得と格納、データ整理と加工、モデル構築、ビジュアライゼーションの意義について順を追って解説し、同時にアナリティクスを活用できるオープンソース・ソフトウエアの要素技術、ツールを簡単に紹介してきた。 最終回となる今回は、OSSとビッグデータ・アナリティクスについての総括をしながら、包括的なアーキテクチャ（アナリティクス・エコシステムとも呼ばれる）を振り返りたい。 オープンソースを利用するメリット OSSの発展 1990年代前半のLinuxの登場からすでに20年超。オープンソースのコミュニティも成熟してきており、各ソフトウェアの完成度も商用製品とほぼ変わらないレベルになってき
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