第94回Tokyo.Rでトークした際のスライド資料です。

一般社団法人データサイエンティスト協会（所在地：東京都港区、代表理事：草野 隆史、以下データサイエンティスト協会）は、構造化データの加工について実践的に学ぶことができる無料の学習環境「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」をGitHubに公開しました。 「データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）」は、データサイエンス初学者を対象に、データの加工・集計、統計学や機械学習を駆使したモデリングの前処理等を学べるよう、データと実行環境構築スクリプト、演習問題をワンセットにしています。 近年、データ活用の重要性についての認知が広がる中で、書籍やWebサイトなど、データ分析のスキル向上に役立つ情報源も多く提供されています。一方で、実践するための「データ」や「プログラミング実行環境」を持ち合わせていないことも多く、「実践力」を身につける機会が限られていました。特に、「構造化デ

はじめに みなさん rocker してますか？ rocker を使うと Docker で R ± RStudio できるので 複数のマシンにセットアップ R本体やパッケージのバージョンを管理 といったことが簡単になって便利です．先日の Tokyo.R でも話題になりました (Rにおけるバージョン管理とプロジェクト運用 / rstudio-for-team by @u_ribo 氏) GitPod に R を導入するのもとっても簡単ですヨ (atusy/gitpodr)． さて， rocker の Dockerfile では eddelbuettel/littler パッケージ由来の install2.r を用い，R のパッケージの導入をシェルスクリプトらしい文法で実現しています． (下記)． install2.r --error --deps TRUE \ dplyr \ tidyr \

2020年1月25日に行われた第83回Tokyo.Rでの発表資料です https://tokyor.connpass.com/event/161709/ 資料で使われたコードは以下になります https://github.com/dropout009/tokyoR83

機械学習・データサイエンスのチートシート集、便利なものがたくさん出回っていますが、ちまちまブラウザからダウンロードしていたりしませんか？そんな貴方にお勧めなのがこちらのレポジトリ。 FavioVazquez/ds-cheatsheets https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets はい、クリックあるいはコマンド一つで100を超えるチートシートが一括でダウンロードできちゃいますね。以上、釣りタイトル失礼しました。 と、これだけではなんなので、個人的に有用性が高いと感じたものを、大きなサムネイル付きでまとめてみました。ソースとして、DataCamp及びRStudio公式ページの情報量は圧倒的なので、一読をお勧めします。 科学計算・データ操作・可視化 Python (NumPy/SciPy/Pandas/matplotlib/bokeh) Pyt

ggplot2公式サイト：http://ggplot2.tidyverse.org/ チートシート： https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/（「Data Visualization Cheat Sheet」がggplot2） ggplot2逆引き： http://yutannihilation.github.io/ggplot2-gyakubiki/ r-wakalang： http://qiita.com/uri/items/5583e91bb5301ed5a4ba R for Data Science： http://r4ds.had.co.nz/data-visualisation.html

データ分析グループの組織編制とその課題 マーケティングにおけるKPI設計の失敗例 ABテストの活用と、機械学習の導入 #CWT2016Tokoroten Nakayama

Tokyo.R#53 での発表資料

Tokyo.R #67にてLTさせていただいた内容です。 http://www.randpy.tokyo/

Commandeur & Koopman「状態空間時系列分析入門」をRで再現する 仕事の都合で仕方なく状態空間モデルについて勉強していたのだけれど(なぜ私がこんな目に)、仕事で使うためには自分で計算できるようにならなければならない。 参考にしているCommandeur & Koopman 「状態空間時系列分析入門」（以下「CK本」）の著者らは、すべての事例についてデータとプログラムを公開している。ありがたいことであります。しかし、ssfpackという耳慣れないソフトを使わなければならない。わざわざ新しいソフトの使い方を覚えるのは大変に面倒だ。できれば普段使っているソフトで済ませたい。 というわけで、勉強かたがた、CK本に出てくる計算例を片っ端から R で再現してみた。汗と涙の甲斐あって、すべての章についていちおう再現できたので、ここに載せておくことにする。 もくじ: Rプログラム紹介 全体

タイトルの本を頂きました。ありがとうございます。僕は原著を少し読んだことがあり、こちらで非常に評判が高い本です。翻訳にもかかわらず原著とほぼ同じ値段で購入できます。 先にJAGSになじみのない方へ説明しておきますと、JAGSはRコアメンバーの一人でもあるMartyn Plummer氏によってC++で開発されたMCMCソフトウェアです。Rから使うのが多数派ですが、PythonからもPyJAGSによって使うことができます。 複雑なモデルでなければStanより収束が早く、離散値をとるパラメータも使えるため、プログラミングがそんなに得意でない人がベイズ統計モデリングをはじめるには一番向いていると思います。最近、再び活発に開発され始めたようで、先日JAGS 4.3.0がリリースされました。 JAGS 4.3.0 is released https://t.co/3jExabWcPI— Martyn

先日、以下のイベントで話しました。 『StanとRでベイズ統計モデリング』読書会(Osaka.Stan#5) : ATND 発表資料は以下です。 MCMCサンプルの使い方 ～見る・決める・探す・発生させる～ from Kentaro Matsuura 理論的には事後分布や予測分布の使い方というのが正しいですが、プログラミング言語との相性を考えてMCMCサンプルの使い方というタイトルにしました。自著ではモデリングのやり方の体得にフォーカスしていますが、事後分布や予測分布が得られるメリットについては分野や人によって異なるので詳細は省きました。いつか補おうと思っていたので良い機会でした。 読書会では、小杉先生の発表やLTもめちゃ面白く、東京のStan勉強会では見たことがない盛り上がりを見ました。ネット上でしか知らなかったベイジアンにたくさん会って話すことができてよかったです。調子に乗って3次会ま

Rによる美しいグラフの作成に欠かせないパッケージ "ggplot2" ですが、 グラフ作成のたびにネット検索したり自分の以前のコードを掘り起こしたりしませんか？ author: Unadon (見習い飯炊き兵) 動作環境:Mac OS Sierra 10.12.1; R　version３.３.１; rstan 2.10.1 まずはTwitterでこの記事をシェアする はじめに ggplot2のグラフ作成で迷った時、チートシートやマニュアルは役に立つけど援用しにくいんですよね。「何を言ってるのかわからない」っていうのが結構あります。 「軸ラベル」と「軸タイトル」ってどれがどれなん？など、そういう初歩的なところで引っかかったりして、 目的(こういう図にしたい！)と手段(コード)の間の知識を埋めるのが手間で「もうイヤ！」ってなる。 で、次すぐに忘れてる。 なので、頻繁に使用するggplot２の基

IPythonからいつの間にか名前を変えていたJupyterですが、名前を変更した理由が「Python以外にも対応してきたし、IPythonって名前はおかしいんじゃね！？」ということらしい。 その恩恵にあやかって、Jupyter上でRを使って開発できるように環境を作る。 作業環境 MacOS X Yosemite Jupyter 1.0.0 (Python 3.4.4 :: Anaconda 2.4.1) R 3.2.2 Jupyterはpyenvから入れたAnacondaに入っていたもので、RはHomeBrewを使って入れました。 以上の状態でRを立ち上げてコンソールに入り、以下のようにコマンドを実行。 追記 2017/07/10 13:46 コメントでインストールコマンドが古くなっていると頂いたので、新しいものに修正 > install.packages(c('repr', 'IRdi