Webサービスを開発するための環境としてのWebフレームワーク。今回の記事ではChromebookでWebサービス開発環境を整える方法をご紹介します。対象とする言語はPythonのDjangoとRuby on Railsです。初心者の方でも簡単にできます。

最近流行っているオープンソースソフトウェアライブラリTensorflow。これは機械学習でのモデル構築・推定を容易にしてくれるツールです。今回の記事ではこちらのTensorflowをChromebookに簡単に入れる方法をご紹介します！

Anacondaで作った仮想環境をJupyterのカーネルとして利用する方法をご紹介します。その方法は仮想環境も作ることを合わせてたったの３行でできてしまいます。ぜひ、よいJupyterライフを送りましょう！

ロジスティック回帰は気軽に使えるクラス分類のツールです。ですが、油断していると学習結果が発散してうまく学習できないという思わぬ罠に陥ることがあります。今回の記事では、その問題が生じる原因と回避方法についてご紹介します！

統合開発環境Jupyter Lab。今回はこのJupyter LabでHTMLをプレビューする方法をご紹介します。この方法により、Jupyter Lab上でHTMLのプレビューを見ながらHTMLを編集することができるので、非常に役に立ちます！

データ解析のうち、データを２つのクラスに分類するニクラス分類問題。今回の記事では、その問題に対するアプローチの１つ、ロジスティック回帰をご紹介します。この方法により、データにクラスを簡単に割り当てることができるようになります！

ハイパーパラメータのチューニング。これは非常に重要で非常に難しい問題です。この問題に対して、先日Preferred NetworksさんがOptunaというハイパーパラメータ自動最適化のツールを公開してくださいましたので、今回はこのOptunaについてご紹介いたします。

Chrome OSでJupyter Labを自動でランチャに登録するシェルスクリプトを公開しました！その使い方は至って簡単で、ダウンロードして実行するだけです。ぜひ、Chrome OS上でJupyter Labを使っている方は試してみてください

Jupyter LabはPythonをベースとする高機能な統合開発環境です。ですが、ただ１つ難点があります。起動が少し面倒だということ。そこで、Chromebook上でこの面倒くささを取り除くため、Jupyterをシェルフに追加する方法をご紹介します！

Python2系とPython3系。これらの間には互換性はありません。そこで本記事では、2系と3系を同時に扱うために仮想環境を構築する方法をご紹介します！これにより、バージョン・パッケージ・ライブラリを切り離して管理することができるようになります。

Pythonを使った対話的なデータ解析をできる統合開発環境Jupyter。今回の記事では、このJupyterを使ってはてなブログの記事を執筆するアプローチをご紹介します。これにより、はてなブログにおいて、ソースコードや実行結果・数式などを容易に編集できるよう…

コンピュータといえば絶対に計算を間違えないと思われがちですが、実はコンピュータにも避けられない欠点があります。例えば、コンピュータは有限しか扱えないということです。今回はその有限性に着目して、数値計算で気をつけてほしいことをまとめました。

２つの変量の線形な関係性を見るための相関係数。ポートフォリオのリスク分散に使ったり、リターンの追求に使ったりします。しかしながら、相関係数を測る場合には注意しなければならないことがあります。本記事ではその相関係数の罠をご紹介いたします。

今回はChromebookにPythonで書かれたモニタリングツールGlancesを導入します！Glancesはpip, anacondaどちらでも導入できます。

金融工学においては株価の分布に対数正規分布を仮定することが一般的です。そこで今回は日経平均株価のデータに対して本当に対数正規分布かどうか確かめてみました。その結果、対数正規分布よりも裾の厚い分布に従っている可能性が確認できました！

Pythonを使って日経平均のデータのダウンロードする方法を共有します！pythonの中にはインターネット上のデータにアクセスするためのライブラリが存在し、それを使えば金融データなど簡単にダウンロードし解析することができます。

e-Statの人口動態のデータを数理生態学の観点から解析しました！特に今回はマルサスモデルとロジスティックモデルという最も基本的なモデルを用いてます。

Pythonを活用して、e-stat（政府統計の窓口）からAPIを使って人口動態のデータをchromebookにダウンロードし、その可視化をしてみました！

前回Chromebookに導入したJupyterが正しく自動でChrome上に起動しなかったため、その解決法を共有したいと思います！Chrome OS側がCrostini側のIPアドレスに正しくアクセスすることができないので、そこを指定することにより解決を図ります。

Chromebookは本来は開発などにはあまり向いていないですが、pythonで軽いプログラミングをするためにchromebookにJupyterを導入します。

ASUS Chromebook C223NAにPythonを導入します！