2017年度新卒エンジニアの三上(@mikaji_jp)です。現在はWebアプリケーションエンジニアとしてRailsアプリケーションの開発を行っています。9月18日~20日の期間、広島にて開催された RubyKaigi 2017 に参加してきました。 今回はその中でワークショップとして開催された、「RubyData Workshop 2017」の内容を紹介します。 RubyData Workshop 2017 今年のRubyKaigiでは、データサイエンスに関するセッションに注目しました。RubyKaigiといえばRubyの言語仕様や今後の進化の方向性、またRuby on Railsに関するセッションがほとんどだと思っていた1)個人的にRubyでテキストエディタ作った話が面白かったです。のですが、今年はデータサイエンスに関するセッションが多かったのが特徴的でした。そこで、イベント中にRub
現在、Rubyはデータサイエンス分野では使いにくいプログラミング言語です。その主な理由として、実用的に使える環境が存在しないことが挙げられます。この状況を変えるには、データサイエンスの全工程をRubyで実施できる環境を整備しなければなりません。本稿ではデータサイエンスでよく利用されるPythonのツール群をRubyから使用するための仕組みである「PyCall」を紹介します。 PyCall（GitHub） 1 はじめに 株式会社Speeeで研究者をしている村田です。現在はRubyをデータサイエンスで使えるプログラミング言語にするための仕事に取り組んでいます。 これまでRubyはデータサイエンスの仕事では役に立たないプログラミング言語でした。仕事で実用に耐えられるツールが無く、ユーザが増えず、開発者も集まらない悪循環が原因です。こうした悪循環を解消するには、実用的な道具や環境を早急に整備して、
機械学習といえばPythonがいますごい盛り上がりを見せていますが、Rubyでも最近 @mrknさんがPyCallというgemを作っていて、2月23日に行われたRuby Business Users Conference 2017で発表されたみたいです。 sssslide.com ということで Ruby + PyCallで機械学習をやってみる 以前、Python 3.5, scikit-learn, pandasでKaggleのTitanicを使って機械学習のチュートリアルを行ったのでここのコードをRuby化してみる。 saboyutaka.hatenablog.com 基となるPythonのコード Kaggleのデータ(train.csv, test.csv)をローカルのdataディレクトリに配置 pandasでデータを加工 scikit-learn RandomForestでmodel
『るびま』は、Ruby に関する技術記事はもちろんのこと、Rubyist へのインタビューやエッセイ、その他をお届けするウェブ雑誌です。 Rubyist Magazine について 『Rubyist Magazine』、略して『るびま』は、Rubyist の Rubyist による、Rubyist とそうでない人のためのウェブ雑誌です。 最新号 Rubyist Magazine 0064 号 バックナンバー Rubyist Magazine 0064 号 Rubyist Magazine 0063 号 Rubyist Magazine 0062 号 Kaigi on Rails 特集号 RubyKaigi Takeout 2020 特集号 Rubyist Magazine 0061 号 Rubyist Magazine 0060 号 RubyKaigi 2019 直前特集号 Rubyist
numpy も一部だけ使えるようになった matplotlib のヒストグラムのサンプルを実行できるようにするため、とりあえず加算と乗算だけ対応した。 以下のようなスクリプトが普通に動いている。なかなか良い進捗だと思う。 require 'pycall/import' include PyCall::Import pyimport 'numpy', as: 'np' pyimport 'matplotlib.mlab', as: 'mlab' pyimport 'matplotlib.pyplot', as: 'plt' np.random.seed.(0) mu = 100 sigma = 15 x = mu + sigma * np.random.randn.(437) num_bins = 50 fig, ax = plt.subplots.() n, bins, patches =
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