RとPythonの分析環境の構築方法
本記事は、Shiny Advent Calendar 2018の10日目の記事です。そして、Shiny100本ノックの第33弾です。今回は、GKE(Google Kubernetes Engine)上でShinyアプリケーションを動かしてみます。GKE(Google Kubernetes Engine)について以前こちらの記事で、GKE…
本記事は、Shiny Advent Calendar 2017の22日目の記事です。Shiny100本ノックの第22弾です!これまで、下記記事などでShinyアプリケーションを「どうやって作るか?」ということを中心に行ってきました。 www.randpy.tokyo www.randpy.tokyo今回は、作ったア…
本記事は、Shiny Advent Calendar 2017の21日目の記事です。Shiny100本ノックもかれこれ第21弾となりました。今回はDockerを使った環境構築周りについて、紹介します。面倒な環境構築Shinyを使うために、多くの方は手元のPCにRやRstudioをインストールし、そ…
テキストマイニングを気軽にやってみたい!という方は多いと思います。 そんな時に便利なのが、SNSの投稿データ。今回はTwitter APIをRから使用して、ツイートデータを取得してみます。 本記事を踏まえて、テキストマイニングにどんどんチャレンジしていきま…
データ分析ではRやPythonがよく使われますが、こと機械学習の領域になるとPythonユーザーが一気に増える印象があります。 流行りの機械学習、乗り遅れないためにもPythonが使える環境を整えましょう!難しさはほとんどありません。今回は、Anacondaというツ…
前回は自分のPC上でRの環境をセットアップする方法について書きました。 randpy.hatenablog.com今回は、PCの環境を汚したくないという方に向けて、AWS(アマゾンウェブサービス)を使ったRの環境構築方法についてご紹介します。 AWS自体初めて触る、という方…
初めての方はよろしければ以下のリンクに本ブログのコンセプトについて書いてありますので、是非一度お読みください。 randpy.hatenablog.com データ分析に特化したプログラミング言語として、有名なものにRやPythonがあります 中でもRは日本人のユーザーが…