DockerとJupyterをデータ解析・可視化関連ワークショップの実行環境配布手段にする - Qiita
容易に再現可能なデータ解析と可視化の環境 私は仕事で各種ツールの使い方のレクチャーを行うこともあるのですが、この時に頭が痛い問題は、こちらで用意したサンプルやチュートリアルの実行環境の配布方法です。通常一つのデータ解析ワークフローを実行する場合、素の状態のPythonやR実行環境だけで済むことは稀です。多くの場合、PythonならばSciPy / NumPy / Pandas、生物学者向けのRを使ったレクチャーならばBioconductorといった定番のツールをインストールし、更に目的のアプリケーションを実行するために追加のライブラリをインストールする必要があります。もちろん全てを詰め込んだ仮想マシンファイルを配布することも出来ますが、自前で配布するフィルサイズが増えたり、その仮想マシンを作成するのに必要な手順をどう保存/自動化するのかといった問題があります。 幸い最近は各種ツールを組み合
プログラマーが効果的な可視化を作成する （中編） - Qiita
(9/2/2014 追記：何故か後編の記事が削除されていましたので、分割後修正して再アップしました。） はじめに この記事は実際に手を動かし、コンピュータを使ってデータ可視化を行う人に向けて一般的なノウハウをお伝えする三回シリーズの第二回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ 中編: 分かりにくい可視化を避けるための手法の選択 後編: Part 1 基本原則 後編: Part 2 学習ガイド わかりにくい可視化 昨夜寝る前に気づいたのですが、前回のプログラマ向けのニッチな記事をはてなブックマークのヘッドラインで見かけて驚きました。そしてその中に鋭いコメントを発見しました: この手のグラフ系の可視化で本当に知見が得られたの？って思ってしまうな。わかりにくい。 これはまさにその通りで、これこそ私がこの記事をまとめようと思った理由の一つです。身も蓋もない事実を申し上げますと、
ネットワーク可視化プラットフォームCytoscapeの現状まとめ - Qiita
Cytoscapeとは？ Cytoscapeとは、欧米の研究機関によって開発されているオープンソースのネットワーク可視化ソフトウェアプラットフォームです。ネットワーク（数学の用語ではグラフ）可視化ソフトウェアとは、要するにデータを分析して、最終的には以下の様な描画を行うものです。 元となる情報は基本的に何でも良いので、以下の様な分野で利用されています: 遺伝子ネットワーク分析（主な開発目的です） ソーシャルネットワーク分析（日本語でも幾つか著作のあるJames Fowler教授にも協力していただいています） コンピュータ・ネットワークの可視化とセキュリティ分析 オントロジー等、グラフ構造を持つデータの可視化 このソフトウェアはもう10年以上も開発が続いています。私もカリフォルニア大学のチームの一員として、かなり初期から開発に加わっておりますが、私の努力不足もあり、日本語のドキュメントはとて
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