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- | ==== ウェブシステムデザイン ==== | + | ==== データマイニング ==== |
- | このページの短縮URLは http:// | + | このページの短縮URLは http:// |
- | === データサイエンス #1, #2 === | + | この科目は国際科目であり、[[http:// |
- | [[http:// | + | === 課題その3 === |
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+ | 最後の課題:「教科書の例を一通り実行して、記録したPDFファイルを作成しなさい。」(たぶんJupyterノートを開いてすべて実行し、PDFに出力しなさい、という課題のはず) | ||
+ | |||
+ | * 各自の研究室の環境で、普通にダウンロードして開いて実行できれば、それでいいです。実行結果のみを提出してください。 | ||
+ | * Anacondaやパッケージのインストールに手間取って実行できなかったら、そのような苦闘の記録を提出してください。 | ||
同書はRでの講義を想定していますが、Pythonのコードを公開してくれている方々がいます。下記のGitHubのレポジトリを参照してください。 | 同書はRでの講義を想定していますが、Pythonのコードを公開してくれている方々がいます。下記のGitHubのレポジトリを参照してください。 | ||
- | * [[https:// | + | * [[https:// |
- | * [[https:// | + | * [[https:// |
- | すべてのファイルをダウンロードするには、gitコマンドでクローンを手元に作ってください。 | + | これらがPython 2用かPython 3用かは私には判別できませんが、たぶんPython 2だった気がします。すべてのファイルをダウンロードするには、gitコマンドでクローンを手元に作ってください。 |
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git clone https:// | git clone https:// | ||
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- | 今回は[[http:// | ||
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jupyter-notebook & | jupyter-notebook & | ||
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+ | === Pythonのインストール === | ||
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+ | IEDにローカルにJupyterを一時的にインストールするには、次のスクリプトを実行すればいいです。ただし、ホームディレクトリを圧迫しますので、作業が終わったら、すべて削除してください。他にもWindowsやMac用のAnacondaもありますので、好きな環境を使ってください。 | ||
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+ | Pythonを使うには[[https:// | ||
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+ | jupyter-notebookはipythonというインタラクティブなPythonにノート機能を付与してくれています。ローカルにweb serverを動かして、Pythonとの通信を管理し、記録してくれます。 | ||
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+ | === メモ === | ||
以下は自分で用意する手順です。今回は不要です。 | 以下は自分で用意する手順です。今回は不要です。 |