今、データサイエンスや機械学習が注目されていますが、「Jupyter Notebook」も注目されるべき一つのツールとなっています。
「Jupyter Notebook」とは、簡単にいいますと、PythonなどをWebブラウザ上で記述・実行できる統合開発環境のことです。
以前は「IPython Notebook」という名前のPython専用環境でしたが、RubyやR、Goなど40以上の言語がサポートされていて、とても便利になりました。
「Jupyter Notebook」って何?という方や、いま現在の「Jupyter Notebook」の情報を知りたい!という方に向けて、今回はシンプルに、Jupyter Notebookとは? 特長は?などをお伝えします。
Jupyter Notebookとは?
PythonやRなどのプログラミング言語のコーディングおよび実行を、Google ChromeなどのWebブラウザ上で行えます。
実行結果はGoogle ChromeなどのWebブラウザ上で、順次確認しながらデータ分析を進めることができます。
実験コード、メモ、結果を一元管理することが可能ですので、初心者から上級者までが利用する価値のあるツールとなっています。
もちろん、機械学習の面にも秀でていますので、ただ使うだけに留まりません。
他にもグラフの描画も簡単にできる、拡張機能があるなど、便利な機能がたくさんあるんです。
Project Jupyter
https://jupyter.org/
Jupyter Notebookは、非営利のオープンソースプロジェクトとなっており、無料で利用ができることも魅力の一つですね。
無料でデータ分析ができ、実験コード、メモ、結果は一元管理ができます。
機械学習にも秀でているため、使っているだけでも利点が満載です。
Jupyter Notebookの特長は?
実行結果がすぐ出力される
コードをセルごとに実行し、逐次結果を確認できるため、迅速なプロトタイピングとデバッグが可能です。
画面1ページに「ソースコード」→「出力結果」と並べて表示することも可能なので見やすく、トライ&エラーの繰り返しとなりやすいプログラミングには、非常に使い勝手が良いと言えます。
多言語対応
Pythonだけでなく、R, Julia, Rubyなど40以上のプログラミング言語をサポートしています。
元はPythonだけでしたが、現在は汎用性が高くなっており使い勝手が良いですね。
可視化が簡単にできる
Matplotlib, Seaborn, Plotlyなどのライブラリと連携しており、美しいグラフや可視化を簡単に生成できます。
2Dだけではなく、3Dのグラフも簡単に作ることが可能です。
ライブラリとの連携
Scikit-learn、TensorFlow、PyTorchなどの機械学習ライブラリとシームレスに連携できます。
モデルの訓練、評価、予測などの全プロセスを一つのノートブック(ファイル)内で実施することも可能になっており、コード・テキスト・画像などを一つのドキュメント内で統合できるため、理解しやすく管理するのに向いています。
開発プロセスを効率的にしてくれるこの機能は、特に教育や自己学習の場において非常に重宝されています。
拡張機能がある
様々な拡張機能がありカスタマイズも可能で、個人のニーズに合わせた環境を構築できるようになっています。
たとえば、RISE: Reveal.js – Jupyter/IPython Slideshow Extension
こちらを使うと、Jupyter Notebookから直接プレゼンテーション用のスライドを作成することができます。
他にも、初心者から上級者までニーズに細かく応えられるような機能が満載です。
無料で使える
非営利団体が作っているため無料で使えます。
さらにコミュニティによって開発とサポートが進められており、企業用に拡張されたバージョンもあります。
まずは無料で始めてみて、のちにバージョンアップしてもいいですし、ずっと無料で使い続けてみてもいいですね。
まとめ:データ分析と可視化が簡単になる
Jupyter Notebookは、注目されるべき一つのツールとお伝えしましたが、下記の通り6つの特長がありました。
1・実行結果がすぐに反映されること
2・多言語対応ができること
3・グラフなどの可視化がされること
4・ライブラリと連携がされること
5・拡張機能があること
6・無料であること
初心者はもちろんプロのデータサイエンティストに至るまで、Jupyter Notebookはデータ分析の作業を効率的に行うツールとして優秀だということが分かりました。
ぜひ、今後のご参考にしていただけましたら嬉しいです。
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