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
Anaconda を利用した Python のインストール (Ubuntu Linux)
Last update: 2016-07-04 本サイトでは、Anaconda (アナコンダ) を利用して、Ubuntu Linux へ Python のインストールを行う手順を説明します。 Anaconda の概要や Windows へのインストール方法については、「Anaconda を利用した Python のインストール (Windows)」の記事をご覧ください。 インストール手順 本手順は、Ubuntu 16.04 LTS のインストールが完了した状態から開始します。今回、Python のバージョンは Python 3.5 (Python3) を用います。 Anaconda のインストーラをダウンロード Anaconda のダウンロードページ にアクセスし、Python 3.5 のLinux 64-bit のインストーラをダウンロードします。 インストール ターミナルを起動し、ダウ
Jupyter Notebook を使ってみよう
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールです。 プログラムとその実行結果やその際のメモを簡単に作成、確認することができるため、自分自身の過去の作業内容の振り返りや、チームメンバーへ作業結果を共有する際に便利なほか、スクール形式での授業や研修などでの利用にも向いています。 このようなノートブック形式で分析作業を行うためのツールとしては、微分積分などの科学技術系計算ソフトウェアの Mathematica (マセマティカ) や Spark, Hadoop などの並列分散処理シ
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