![パッケージインストール(Linux)
Do you wish the installer to initialize Anaconda3
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途中で、下記のようなものが
表?されたら、デフォルトの
no が既存のシステムへの影響が
少なく、おすすめ](https://image.slidesharecdn.com/casualdataanalysiswithpythonvol1-200512024651/85/Casual-data-analysis_with_python_vol1-56-320.jpg)
Casual data analysis_with_python_vol1
- 1. カジュアル勉強会 @仙台 Pythonデータ分析入門 第1回 株式会社 エクテック 取締役 兼データサイエンティスト
- 2. ? 2019- exetch, inc.
- 3. 青葉通一番町駅から 徒歩1分 ? 2019- exetch, inc.
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- 6. ※フリー席を契約する場合のみ 初年度1年契約→月々基本料金7%OFF (9,500円→8,835円) 年7,980円分お得 2年目以降1年契約→月々基本料金5%OFF (9,500円→9,025円) 年5,700円お得 ? 2019- exetch, inc.
- 10. 始?動: 2019年10? 拠?点: 仙台市内 2拠点 資本?: 2,000,000円 (??資本) 社員数: 3名 株式会社 エクテック
- 12. 自己紹介 ??通信キャリアにて NWエンジニア?データエンジニアを 国内No.1 名刺管理クラウド企業にて 研究員 兼 ビジネスプロデューサを経て
- 13. ??通信キャリアにて NWエンジニア?データエンジニアを 国内No.1 名刺管理クラウド企業にて 研究員 兼 ビジネスプロデューサを経て 現在は東北を、仙台を、 データサイエンスで盛り上げるため 様々な取り組みを?っています 自己紹介
- 14. プライベートな趣味として データサイエンスはもちろん, PUBG(Player Unknown Battle Ground), Monster Hunter PS4, 第五?格 お酒全般, 新しい物好き, ?本史好きです 自己紹介
- 15. 第6回までの流れ 1部 1. 実行環境について 2. Jupyter Notebookを立ち上げよう 3. Jupyter Notebookに慣れる 2部 1. CSVを読み込む 2. Pandasで加工しよう① 3. Pandasで加工しよう② 第1回
- 16. 第6回までの流れ 1部 1. 第1回ふりかえり 2. データの中身を見よう！ 3. Matplotlibを知ろう！ 2部 1. Seabornを知ろう！ 2. データの中身を可視化しよう① 3. データの中身を可視化しよう② 第2回
- 17. 第6回までの流れ 1部 1. 第2回ふりかえり (Go Over) 2. データから意思決定できる？① 3. データから意思決定できる？② 2部 1. データを要約してみよう① 2. データを要約してみよう② 3. 次回までの宿題 第3回
- 18. 第6回までの流れ 1部 1. 第3回ふりかえり 2. 宿題をみてみよう① 3. 宿題をみてみよう② 2部 1. 色々なデータに触れてみよう① 2. 色々なデータに触れてみよう② 3. 言葉ってどうやって扱うの？ 第4回
- 19. 第6回までの流れ 1部 1. 第4回ふりかえり 2. 自然言語に触れてみる① 3. 自然言語に触れてみる② 2部 1. 分析結果を応用しよう① 2. 分析結果を応用しよう② 3. 分析結果を応用しよう③ 第5回
- 20. 第6回までの流れ 1部 1. 第5回ふりかえり 2. レポーティングしよう① 3. レポーティングしよう② 2部 1. レポーティングしよう③ 2. 最近のデータ分析事情 3. 最後に... ! 第6回
- 21. 本日のアジェンダ 環境について (Surroundings) Jupyter Notebook を立ち上げよう に慣れよう (Start & Learn Jupyter) CSVを読み込む (Data & Classi?cation) Pandas で加工しよう①, ② (Lets use Pandas 1&2 ) 2部1部
- 24. Python パイソン
- 28. 『給与も??準』 『学びやすい』
- 29. そもそも、笔测迟丑辞苍って??
- 32. ?1990年 Python, Java 誕? ?1993年 Ruby, VBA 誕? ?1972年 C 誕? ?2004年 Ruby on Rails 誕? ?1989年 HTML 誕? ?1994年 CSS, PHP 誕? ?1995年 JavaScript 誕? ?1987年 Perl 誕? ?1983年 C++, Objective-C 誕? ?2002年 C# 誕? ?2014年 Swift 誕? ?2009年 Go 誕? ?1966年 Fortran 誕?
- 34. Python with Windows? Python with Mac? Python with Linux?
- 36. Windows -> Anaconda Mac -> Anaconda
- 37. Windows -> Anaconda Mac -> Anaconda Linux -> Anaconda
- 39. Data science technology for groundbreaking research. a competitive edge. a better world. human sensemaking. A movement that brings together millions of data science practitioners, data-driven enterprises, and the open source community.
- 40. Data science technology for groundbreaking research. a competitive edge. a better world. human sensemaking. A movement that brings together millions of data science practitioners, data-driven enterprises, and the open source community. 要は、データ分析環境を 提供してくれるもの
- 41. Anaconda ダウンロード
- 48. パッケージダウンロード(惭补肠)
- 49. パッケージインストール(惭补肠)
- 50. パッケージインストール(惭补肠)
- 51. パッケージインストール(惭补肠)
- 52. パッケージインストール(惭补肠)
- 53. パッケージインストール(惭补肠)
- 54. パッケージインストール(惭补肠)
- 56. パッケージインストール(Linux) Do you wish the installer to initialize Anaconda3 in your /home/user1/.bashrc ? [yes|no] 途中で、下記のようなものが 表?されたら、デフォルトの no が既存のシステムへの影響が 少なく、おすすめ
- 61. Mac, 環境では 利?しているシェルがbashの場合は ?動的に conda が利?できるように設定され デフォルトのConda環境である base が 有効になります
- 63. 颁辞苍诲补环境を?ち上げる
- 67. 狈补惫颈驳补迟辞谤から
- 71. データ加?
- 73. 『笔补苍诲补蝉(ぱんだ)』です
- 75. 笔补苍诲补蝉って？？
- 76. pandas: powerful Python data analysis toolkit Release 1.0.3 Wes McKinney and the Pandas Development Team Mar 18, 2020
- 81. どちらもデータ构造を指してます
- 82. Series ?次元のデータ構造
- 85. いかがでしたか？？
- 90. EoF