R Adevnt Calendar 8日目の記事です。大幅に遅れて大変申し訳ないです。 この記事ではR言語ユーザーのために100問100答形式でJuliaを紹介していこうと思います。 Julia言語 Juliaってどういう言語なの? Juliaは高レベルでハイパフォーマンスな技術計算のための動的言語だよ。書きやすさと実行速度の両立がウリの言語だよ。 誰が作ってるの? 主にボストンのMITの人達が中心に作っている言語だよ。特にJeff Bezonson, Stefan Karpinski, Viral Shah, Alan Edelmanの4人が初期の重要人物だよ。 自由に使えるの? Juliaの処理系はMITライセンスで配布されているから、商用でもなんでもかなり自由に使えるよ。 どれくらい速いの? すごく速いよ！大体C言語の2倍以内くらいの収まる速度だよ。 Rと比較してどうなの? 数倍から

動機 最近、R Notebookが少し話題になっていました。自分はまだ使ったことがなかったので、この機会にR Notebookを導入してみようと思いました。 R Notebookとは RStudio上でインタラクティブに作成できるNotebookです。RMarkdownで書くJupyter notebookというイメージかなと思います。 以前からRStudioにはRMarkdownでレポートを作成する機能は付いていました。実際に自分も業務で活用しています。RMarkdownは便利なのですが、毎回knitrを実行する必要があり、小さいカタマリの挙動をチェックするのにはあまり向いていません。レポート作成のためのテスト段階で、小さくサイクルを回せる某notebookのような機能があれば、よりレポート作成が捗りそうです。 そんな要望に答えるのが、R Notebookです。 R Notebookを使

📜 要約 コンテナー管理ソフトウェアのDockerを利用することで、データ分析の場面で利用頻度の高いRおよびPythonの分析環境として実行することが出来るRStudio Server、Jupyter、Beaker Notebookを容易に構築可能になる。Dockerを使うことの利点として、複数人でのデータ分析や将来の利用面においてデータ分析結果の再現性を高められると考えられる。 🍵 前置き〜データ分析者が直面する再現性への挑戦 データ分析の結果が、自分以外では再現できない、同じデータを使っているのにナンデ！？ということが時々あります。その原因として多いのが分析に関わる人間が利用する実行環境の違い、です。大きなものではOS、小さなものでは分析に利用するツール本体や拡張機能（パッケージやモジュール）のバージョンの違いがあります。 こうした再現性の問題は、複数人でデータ分析を行う時だけでな

最近、Kagglerの間で話題となっていたDeep Learningのライブラリ「MXNet」のRパッケージ{mxnet}についてTJOさんよりご紹介がありました。 tjo.hatenablog.com 多くの方がこのブログで初めて{mxnet}を知った、もしくはあまり触れてこなかったが久々に使ってみようという段階かもしれませんが、私をはじめ多くのKagglerはすでに{mxnet}を多少なり使用していることもあり、下記のように解説記事の書くようにと無茶ぶりを頂きましたので、私からもご紹介させて頂きたいと思います。 @Keiku いえいえ、Keikuさんの記事楽しみにしております！（Kaggle masterはデータ分析者の憧れですよ〜）— TJO (@TJO_datasci) 2016年3月29日 TJOさんの解説記事では、Deep Learningの代表的な事例でもある「Convolu

Grow your data science skills at posit::conf(2024) August 12th-14th in Seattle

For non-native Japanese speakers: English version is below. ちょっと前から色々なところでちらほら名前を聞くなぁと思っていたMXnet。どうやらKagglerの間では急速に人気が高まっているようで、最近になってだいぶバグフィックスが進んだらしいというので僕もインストールしてみることにしました。 もうこれはご覧の通りで、あのXgboostも配布しているDMLCが出したものです。既にソースもドキュメントもかなり整備が進んでいて、ImageNetの学習済みモデルも配布されているようです。ということで、早速ちょっと触ってみようと思います。 Convolutional Neural Network (CNN)とは 言うまでもないことだとは思いますが、Convolutional Neural Network (CNN)という手法自体はDeep

import pandas from dplython import (DplyFrame, X, diamonds, select, sift, sample_n, sample_frac, head, arrange, mutate, group_by, summarize, DelayFunction) # The example `diamonds` DataFrame is included in this package, but you can # cast a DataFrame to a DplyFrame in this simple way: # diamonds = DplyFrame(pandas.read_csv('./diamonds.csv')) # Select specific columns of the DataFrame using select,

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ReporteRs is an R package for creating Microsoft Word and Powerpoint documents. It does not require any Microsoft component to be used. It runs on Windows, Linux, Unix and Mac OS systems. It is designed to automate reporting generation from R. Important note ReporteRs will be maintained but will not evolve anymore. It has been rewritten with no java dependency: The new package is officer. FlexTabl

Data ScienceOn the Importance of Community-Led Open Source Domino2018-07-16 | 33 min read Wes McKinney, Director of Ursa Labs and creator of pandas project, presented the keynote, "Advancing Data Science Through Open Source" at Rev. McKinney's keynote covered open source's symbiotic relationship with data science and the importance of community-led open source. This blog post includes distilled hi

この記事は、やたらはてブを稼いでしまった前回の記事の続きです。 ASAのプレスリリース及び声明の中には、確かに「p値に依拠しない新たなアプローチの例」として予測値を重視するアプローチ*5、ベイジアンモデリング、決定理論的アプローチ*6およびfalse discovery rate*7といったものを用いるべき、という趣旨のコメントが入っています。とは言え、重回帰分析とか機械学習のような多変量モデリング（なおかつサンプルサイズも大きい）を伴うテーマならともかく、統計学的仮説検定のようなサンプルサイズも小さい（データも少ない）シチュエーションでどうやるんだよ的な疑問を持つ人も多いのではないかと。 そんなわけで、実際にそれっぽい各種検定の数々をStanによるベイジアンモデリングで代替してみたので、この記事ではその結果をつらつら紹介してみようと思います。テーマは前々回のこちらの記事の1節で取り上げた

様々なAPIを利用していると、次第に自分でもAPIを作りたくなりませんか？ Rの関数を利用してHTTP経由でデータの受け渡しができると嬉しいですよね。加えて、Rの作図機能を使って、APIを叩くだけで作図してくれると超ハッピーですよね。 前置きも何もなく唐突ですが、{plumber}パッケージを使ってお手軽にRでAPIサーバーを構築できるヨ、という話です。{plumber}はまだCRANに登録されていないので、利用する際にはGitHubから開発版をインストールしてきてください。 🤔RでAPIサーバー? 「RでAPIサーバーを作る」という話自体は昨年末のJapan.Rでゴミ箱さんが話されていたのですが、運営側だったこともあってしっかりと聞けていませんでした（この記事を書こうとして、そういえばゴミ箱さんがRでAPIを作る、みたいな話していたよなというのを思い出した）。ゴミ箱さんの話の中でも{p