DataRobotによる予測モデルを用いたシミュレーションと最適化（事前準備）

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予測モデルを用いた
シミュレーションと最適化

事前環境設定

動作確認
前日までにconnpassにリンクを設置しますので、事前にデータセットと資料
のダウンロードを済ませておいて下さい。
事前にこの事前準備資料をご利用いただき、下記の準備と動作確認をしてください。
特に業務でお使いの PCを用いる場合で証明書関連などのエラーが発生する可能性があります。事前に社内の
ご担当者様にご相談の上、可能な限り解決しておいてください。
・Wifiへの接続：　Wifiに接続できるPCをご用意ください。
・データセットと資料：　
・V1予測サーバー：　V1予測サーバーを使用しますので、事前にエンドポイントの確認をお願いします。
・gitBashおよびjupyterノートブックの動作確認

- 事前準備のお願い -
・本ワークショップはハンズオンを行って頂くセッションです。
　皆様にPythonプログラムからDataRobot APIを利用していただきます。
・”Python 入門” 等で検索できるインターネットサイト等で基礎的なチュートリアルを確認下さい。
効果的なトレーニングとさせて頂きたく、必ず下記準備を実施した上でご参加ください。
Windows PCをご利用の方：
　1. Git Bash インストール
　2. Anaconda インストール
　3. Google Chrome インストール
　4. DataRobot SDK インストール
　5. 動作確認（後述）
　6.これ以降システム変更を加えない！
・動作確認完了後、追加で別のソフト導入、設定変更等をしたため当日環境が動作しなかったという事象が過去発生しています。
　トレーニング中に解決できない場合、ハンズオンにご参加いただけない可能性もございますので、十分にご注意ください。
・ファイルの書き込み、読み込み、ツールのインストール、実行を伴います。
OS上で十分な権限があるユーザを用意してください。
Mac / Linuxをご利用の方：
　1. Anaconda インストール
　2. Google Chrome インストール
　3. DataRobot SDK インストール
　4. 動作確認 (後述)
　5. これ以降システム変更を加えない！

Windows環境の方向け

Windows: Git Bashのインストール
https://git-for-windows.github.io/
1.Download 2.Components (desktop icon追加) 3.PATH設定 (default)
4.OpenSSL設定 (default) 5.改行コード設定 (default) 6. ターミナル設定(default) 7.その他設定 (default)

Windows: Git Bashのインストール
Git Bash の動作確認
下記が正常に実行できるか確認をしてください。
ここまでで何らかのエラー等が発生する場合、PC環境固有の問題があります。(OS権限設定、NW制限(FW)等)
IT管理者に事前に相談いただき、解決頂くようお願いします。
カレントディレクトリの確認
$ pwd
ワークディレクトリの作成
$ mkdir dr_modeldeploy
ファイルの作成
$ touch ./dr_modeldeploy/testfile
ネットワーク疎通確認
$ curl https://app.datarobot.com
(右画面のように応答があれば OK）
実行例
インストール後、デスクトップに
アイコンが生成されています。
ここからGit Bashを起動します。
この表示がされれば成功
(エラーがでていないか確認)

Windows : Anaconda for Python 3.6のインストール
https://www.continuum.io/downloads

Windows
Mac
Windows : Anaconda for Python 3.6のインストール
・画面は異なる事があります。
・最新版をインストールしてください

1.インストールパス (default)
システム環境変数(PATH) 追加するを選択
下記がユーザの環境変数にセットされます。
Windows: Anaconda for Python 3.6のインストール

Windows: Google Chromeのインストール
DataRobotのサポートブラウザは Google Chrome のみです。
他ブラウザでの代用は効きません。必ずご準備ください。

Mac(Linux) 環境の方向け

Mac: Anaconda for Python 3.6のインストール
https://www.continuum.io/downloads

Windows
Mac
Mac: Anaconda for Python 3.6のインストール
・画面は異なる事があります。
・最新版をインストールしてください
Mac環境では特にインストールに於ける選択オプションがありません。
インストールウィザードに沿ってインストールを実施してください。

Mac: Google Chromeのインストール
DataRobotのサポートブラウザは Google Chrome のみです。
他ブラウザでの代用は効きません。必ずご準備ください。

動作確認の手順

Python v3.5.2 とjupyterノートブックの確認
Windows Mac
$ winpty python
$ jupyter notebook
$ python
$ jupyter notebook
・winpty : 対話型プログラムを起動するための wrapper.
・jupyter notebook を起動した後、Google chrome にて http://localhost:8888/tree にアクセスします。
　（通常、自動で画面が遷移します）

How To: Jupyterノートブック
Pythonコマンドを実行、また記録することができるため、
ブラウザで「ノートブック」として使えます。
● shift + return で実行
● Markdownセルでコメントも可
● %matplotlib inline
と書くことで、文中にプロット
● ローカルに自動保存
● 作業終了 -> プロセス終了を忘れずに！

Jupyterノートブック動作テスト
下記を実行してください。
%matplotlib inline
import matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.hist(a,100)
plt.title("Demonstrating CLT")
plt.xlabel("value")
plt.ylabel("Frequency")
flg = plt.show()
a=np.random.randint(0, high=100, size=10000)
print(a)
for i in range(10):
a+=np.random.randint(0,high=100, size=10000)
Shift + Enter キーを押下
ここまでで何らかのエラー等が発生する場合、PC環境固有の問題があります（NW設定やOS上での権限、制限設定等）。
IT管理者に事前に相談いただき、解決して頂くようにお願いします。

DataRobot SDK , hyperoptのインストール(シェルから実行）
クラウド版（本トレーニングではこちらを利用）
https://datarobot-public-api-client.readthedocs-hosted.com/
マニュアルはこちら
Mac: お使いのTerminalから
Win: 導入したGitBashから
(エラーがでていないか確認)
pip install datarobot
pip install git+https://github.com/hyperopt/hyperopt.git
(pip install hyperoptではなく、上記でインストールして下さい)

DataRobot SDK 動作確認 (Jupyterノートブックで実行)
下記を実行してください。
import datarobot as dr
dr.utils.date.today()
今日の日付が表示されればOK
以上でDataRobot Model Deploy トレーニングの事前準備は完了です。
トレーニング会場にてお待ちしています！
import hyperopt
Shift + Enter キーを押下でエラーなきことを確認

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