ノートブック型アプリケーションをカスタマイズされた可視化の開発に利用する 2 - Qiita
はじめに 今回作成されたノートはこちらに公開してあります (ただし実際の実行にはBeakerサーバーが必要ですので、以下の手順を参考にしてください) 前編では、Jupyterで埋め込みカスタムJSウィジェットを作成する場合の具体例と、Beaker Notebookの紹介を行いました。今回は実際にBeakerを使う場合の手順を見て行きたいと思います。 環境の準備 ほとんどの場合において、「素のPython/R/JS」で作業が完結するというのは稀です。たとえば、データの下準備の時は、pandasを使いたいことが多いでしょうし、matplotlibなどで描画を行いたい場合も多いでしょう。ノートブック型アプリケーションは作業の過程を残すのには適していますが、その作業がどのような環境で実行されたかまでは記録することができません。 Dockerを使った可視化環境のポータブル化 そこで、ノートブック型ア
ノートブック型アプリケーションをカスタマイズされた可視化の開発に利用する （前編） - Qiita
この記事はData Visualization Advent Calendar 2015への寄稿です。 はじめに データ可視化を行うためのツールは選ぶのに困るほど様々なものが出回っています。ExcelやTableauなどのアプリケーションに加え、カスタム可視化を作成するD3などのツールキットなどもオープンソースソフトウェアとして個人で利用可能です。ツールの選択は「これが正解」というものはなく、基本的に自分のスキルセットやデータの種類に応じて使いやすいものを選べば良いと思います。しかしせっかくここはプログラマ向けの場所ですから、コードを書いて行う可視化に的を絞って話を進めます。本稿では、Jupyter Notebook、Beaker Notebookと言うプログラミングによる可視化を行う場合に便利なツールの紹介をします。その中でも特に、自分でJavaScriptコードを書いてカスタム可視化を
プログラマーが効果的な可視化を作成する（後編 Part 2）: 学習ガイド - Qiita
(後半 Part1からの続きです。何故か元記事が消失したので、分割して再構成しました。) シリーズ各セクションへのリンク 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 データ可視化について更に学ぶ ここまでに書いたことは、可視化の専門家ではない自分が経験や読書などで得た知識の一部です。つまり普通に手に入る情報や本でこの分野はある程度まで独学できます。プログラマーの方々がこの先さらに学ぶためのポインタを幾つか示したいと思います。 英語を学ぶ いきなりやる気を無くすアドバイスで申し訳ないのですが、プログラミング一般の話題と同じく、実務方面の可視化に関する最新の話題は、ほぼ全ての一次情報が英語で書かれています。日本語の紹介記事を待ってもいいのですが、そうするとかなりのタイム
改訂版: プログラマーが効果的な可視化を作成する （前編） - Qiita
改訂版について (5/7/2019公開) この記事は、私がこちらに公開したもの中では最も読まれているようです。そこで、執筆後に気づいたこと、古くなった情報、新しい技術動向などを考慮に入れて改訂をしました。主な変更点は以下の通りです： 新しいセクションの追加 最近の本の紹介 細かな表現の修正 この記事は複数のセクションに分かれていますので、前編から始め、順番にアップデートして行きたいと思います。何かお気付きの点などありましたら、コメント欄、もしくはkonoアットマークucsd.eduにお願いいたします。 はじめに この記事は、可視化の専門家ではない人がコンピュータを使ってデータ可視化を実際に行う場合に必要な、一般的なノウハウをお伝えするシリーズの第一回です。 前編: 効果的なデータ可視化とはどのようなものか？ （本稿） 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
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