HomebrewのインストールからpyenvでPythonのAnaconda環境構築までメモ
はじめに PythonのAnaconda環境を構築していく際に、各ツールの導入記事は色々見つかったのですが、Homebrewのインストールから通しで解説している記事がなかったため、自分の備忘録も含めてまとめました。 Pythonの仮想環境管理ツールはPyenv以外にもいろいろありますが、今回は情報の多さと使い勝手のシンプルさの面でPyenvを採用しています。 用語のまとめ Homebrew:「Mac OS Xオペレーティングシステム上でソフトウェアの導入を単純化するパッケージ管理システムのひとつである」 by wikipedia 追記：HomebrewはmacOSに加えてLinuxとWindows (WSL)環境での実行を公式にサポートしました。 pyenv:様々なバージョンのPythonを管理するツール。導入することで，Python v2系とv3系など，複数のバージョンの切り替えが容易に
ここから始める！Anacondaで機械学習のためのPythonをインストール！(Windows編） | 侍エンジニア塾ブログ | プログラミング入門者向け学習情報サイト
Pythonで機械学習をしてみたいんだけど、どんなライブラリや環境が必要なんだろう…… Anacondaってなに？ そもそもディストリビューションって何？ condaコマンドってどう使うの？ ちかごろ、AI・機械学習・ディープラーニングといった分野が注目されていますね。それらを扱うときに人気のプログラミング言語が、Pythonです。 とはいえ、実際に機械学習などを始めようと思っても、ライブラリなどの環境をどう揃えれば良いか悩んでしまいますよね。 もしライブラリやツールなどをひとつひとつ揃えるのが面倒であれば、Anacondaディストリビューションをインストールする事をオススメします。Anacondaディストリビューションを使うことで、データサイエンスや機械学習向けのPython開発環境を手軽に揃えることができます！ この記事では、
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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