1.
Life with Jupyter
Ver1.0 中井悦司
Twitter @enakai00
オープンクラウド・キャンパス
Life with Jupyter

2.
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Life with Jupyter
自己紹介
 中井悦司（なかいえつじ）
– Twitter @enakai00
 日々の仕事
– 今はまだ秘密
 昔とった杵柄
– 素粒子論の研究（超弦理論とか）
– 予備校講師（物理担当）
– インフラエンジニア（Unix/Linux専門）
– Linuxディストリビューターのエバンジェリスト
好評発売中！

3.
Life with Jupyter
Jupyterとは？

4.
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Life with Jupyter
Jupyterとは
 Python（IPython）による対話的なデータ分析処理をWebブラウザ上の「ノートブック」で
実施するツール
– Markdownで記述した文章とコード、実行結果が記録されていきます。
– ノートブック上のコードは、自由に修正して再実行可能
⇒ データ分析コードとその説明をノートブックにまとめておけば、「実行できる教科書」が実現！
セルの形式を選択
コードを実行するセル
説明文を記載するセル

5.
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Jupyterとは
 Jupyterでよく利用するライブラリー
– NumPy : ベクトルや行列の演算の他、主要な数学関数や乱数機能を提供します。
– pandas : Rに類似のデータフレーム（スプレッドシートのように、行／列に属性が付いたデータ構
造）を提供します。
– matplotlib : グラフを描画します。GIF動画も作成可能です。
 参考資料
– Python for Data Analysis
– （Pythonによるデータ分析入門）

6.
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Life with Jupyter
TensorFlowをJupyter上で利用する方法
 TensorFlowとJupyterを導入したサーバーを用意する
– 環境セットアップ済みのDockerイメージを公開しています。
• JupyterでTensorFlowが使えるDockerイメージ
• http://enakai00.hatenablog.com/entry/2016/03/28/131157
 Google Cloud Datalabを利用する
– GCEのVMインスタンスで環境を自動セットアップ
– TensorFlowに加えて、BigQueryなども実行可能

7.
「TensorFlow Tutorialの数学的背景」クイックツアー
Jupyterで何ができるの？

8.
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例１：Pythonのコードを説明する
 雑誌の記事やBlogでサンプルコードの説明をする際に、Jupyterを利用すると便利！
https://github.com/enakai00/jupyter_ml4se

9.
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例２：Pythonプログラミングの入門環境
 ブラウザー上でプログラミングが学べます！

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例３：高校数学を直感的に理解する
 動画作成機能を利用すると、高校生の微積分を直感的に理解することも可能に？！
– 生徒自身がJupyterでコードを書いて、ロジックの理解を深めることが重要
http://www.school.ctc-g.co.jp/columns/nakai/nakai92.html

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例４：大学初等数学を直感的に理解する
 大学初等レベルの数学にも十分教育的に活用できるでしょう。

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例５：物理のことも忘れないでくださいね！
http://enakai00.hatenablog.com/entry/2016/06/04/133752

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例６：IoTにもJupyterを活用！
 Webアプリケーションやラズパイロボットのプログラムを作成する際に、Jupyter上でプロ
トタイプを作成して、APIレベルの動作ロジックを事前に検証すると超便利です。
https://github.com/enakai00/jupyter_gcp/blob/master/Vision%20API%20Quick%20Tour.ipynb
JavaScriptも動きます
※画像ファイルの出典：http://www.lawson.co.jp/campaign/akb/

14.
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中井悦司
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No Jupyter, No Life