データサイエンティストにとってJupyter Notebookの重要な特徴

現在Pythonで統計について学習しているが、やはりここでもJupyter Notebookが推奨されている。どういった特徴がすぐれているか、ここに記しておく。

• ブラウザ上で開発・編集・実行を逐次確認することができる
• ブラウザ上で動作を完結できる。他のエディタやIDEが必要ない。
• 実行結果のグラフも示すことができる。
• PythonスクリプトやHTML形式に変換できる。レポートにしやすい。

また使うJupyter Notebookの拡張子は.ipynbである。

その一方、Jupyter Notebookはなかなか思うように使えないこともある。Kernelに接続するとかしないとか。そういった知識も必要となってくるのでなかなか難しい。

特にPCの確固たる知識がないと、どうしても参考書の環境や設定に振り回されてしまう。私はPythonの学習をはじめ、Windows上のコマンドプロントで動作を確認することもあれば、LinuxのようにUbuntuをDLして、その上で捜査を行うこともあった。

未だに整理できていない所はあるが、そういった様々な環境で操作していると、Jupyter Notebookもうまくうごくこともあれば、うまくいかないこともある。ストレスに感じるこもあるが、今は慣れる時期として、色々と手を出して、また相性が良さそうなものを再度学び直すような進め方でいきたいと思う。 

データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・深層学習・信号処理・時系列データ分析