Dockerで基本的なData Science環境(Jupyter, Python, R, Julia, 定番ライブラリ)を構築する。 - Qiita
目次 モチベーション 想定読者 実作業 Dockerのインストール Dockerイメージの選択と取得 設定するパスワードのハッシュ文字列の取得 パスワードの設定とファイルの永続化を行い、データ分析環境のDockerコンテナを起動する モチベーション データ分析環境構築は、Dockerで作ってしまいたい。 Jupyterで、PythonかRかJuliaを使いたい。 各言語の定番ライブラリやパッケージは最初からある程度入っていて欲しい。 想定読者 Dockerで基本的なData Scienceの環境を構築したい人 あまりDockerやJupyterに詳しくない人 簡単にデータ分析環境を作ってしまいたい人 以上のような方が、この記事を通りにコマンドを入力すれば、データ分析環境の構築が出来ることを目指します。 現在のところ、macOS High SierraとUbuntu 18.04で、起動の確認
JupyterのDockerイメージまとめ - Qiita
以下の記事のアップデート版です。Jupyter が5系にバージョンアップしているのと、イメージが整理されています。 Jupyter の Docker イメージを使ってみる - Qiita Jupyter は Python のツールである IPython から出発しましたが、データ分析の過程を Web 上で共有できますので、R でも使われるようになり、最近ではHadoop基盤をバックエンドとして Spark との統合も進んでいます。 Numpy, pandas に代表されるように、データ分析に必要なライブラリは依存関係が複雑化してインストールに苦労することもありますが、Docker を使うことで実行環境のポータビリティを向上できます。また、実行環境をコンテナごとに分離できますので、Hadoop上でDockerを動かす仕組み (Docker Container Executor - Apach
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