世界中の統計家やデータアナリストが最適モデルを競い合うプラットフォーム「Kaggle（カグル）」上のデータセットの1つであるKaggle LA Restaurant & Market Health Dataにリアルタイムに ピボットテーブルを作成して違反者の名前と違反内容でデータを整理し、最悪の違反者を特定します。 「Drag & Drop」を選択して、ダウンロードした「restaurant-and-market-health-violations.csv」ファイルをPivotBillionsにドラッグします。
2019/10/22 先日、機械学習の勉強会に参加してきた。そこで、Kaggleの存在を知ることになりました。Kaggleは、世界中のデーターサイエンティスト、AIエンジニアが集まるネットワーク上のコミュニティです。企業や研究者がデータを投稿し、コンペという形で 2018/09/17 KaggleをAWSなどのクラウドで学習をまわす場合、データが数十GBもあると、ローカルにダウンロードしてからクラウドに送るのは大変ですよね。 そこで、 kaggle-cli という便利なツールがあるので、紹介します。 データをダウンロード(ダウンロードにはKaggleアカウントをとることが必要です。誰でも簡単に取れます。)しましょう。そして、ファイルを開いて、workディレクトリにファイルを配置しましょう。そのあとで、read.csv関数を用いて読み込みます。
2018/05/19 2019/08/18 2019/05/04 スキルアップしたい Python初心者こそkaggleから始めるべき3つの理由～目指せ文系データサイエンティスト～ 大手IT企業所属の、自称「ビジネス支援型データサイエンティスト」。 元営業という異色の経歴を活かしながら、金融・製造・流通業のお客様を中心にAI活用コンサルや定着支援・人材 2020/02/21
本ページでは、Jupyter Notebook の概要と基本的な使い方について紹介します。 Jupyter Notebook とは. Jupyter Notebook (読み方は「ジュパイター・ノートブック」または「ジュピター・ノートブック」) とは、ノートブックと呼ばれる形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの はじめに kaggle APIはローカルPCのターミナル(コマンドプロンプト)からshellコマンドでkaggleの環境を操作することができる呪文．Pythonで実装されている xonshはPythonで実装されている(？)shell kaggle APIをxonshで動かせばxonsh人口もkaggle API人口も増えて幸せなのではないか？ というわけでkaggle APIをxonsh 本記事について R Advent Calendar 2019 2日目の記事です。 本記事執筆のモチベーション ゼミや講義でRを使いたいことがあります。しかし、インストールや初期設定、基本的な記法についての説明で時間を使ってしまうのはもったいないと思い、「これを事前に読んできて」と言えば済むような資料 Kaggleをご存知ですか？ Kaggleは、データサイエンスに携わる技術者の中で最も有名なウェブサイトであり、まさに the Home of Data Science と言えます。企業や組織が抱えるさまざまな課題を機械学習のコンペティションという形で共有し、データセットを提供して 「tweets.zip」というファイルが取得できます。 以上で、データの取得は完了です。 (2) データの整理、調整（時間補正、日本語変換） まずはデータを確認してみましょう。 ダウンロードした「tweet.zip」の中身は以下の構成となっています。 Webサイトを運営していると、ページエラーに遭遇することが多々あります。なかでも、「404 not found」「お探しのページは見つかりませんでした」と表示される404エラー（not found）は発生する確率が高いのではないのでしょうか。今回は、Webサイトで404エラーが出てしまう原因とその対処につい
上記は一例ですが、DirectoryIndexはこのように複数設定することが出来ます。 複数ある場合、左側に書くほど優先順位が高く、同じディレクトリに複数ファイルがあった場合には、左にあるものが優先して表示されます。 今回は、筆者がKaggleで準優勝した「Instacart Market Basket Analysis」というコンペについて話します。食料品の配達サービスを提供するInstacartのデータ こちらの公開モデルでイルカを検出できるように YOLOv3 を学習させようと思いたち、データセット作成までの旅路を忘備録として。 物体検出やセグメンテーションのデータセットは色々あるのですが、一番クラス数もサンプル数も大きいデータセットとなると、Google の Open Images Dataset だと思い 特定のwebページが開かない、アクセスできない 場合には、セキュリティ対策のため開けない場合、逆に、悪意あるソフトウェア、アドウェアなどが書き換えたためにアクセスできないなど、異なる原因が考えられます。 gcr.io/kaggle-images/python には、既にnumpyやpandasを始めとして、データ分析に必要な多くのライブラリが含まれています。:v56はタグの指定です。KaggleのDockerイメージは日々改善されているので、今の時点での最新版を書いておくと良いでしょう。 はじめに 画像データを扱うkaggleコンペに参加しようと思い、クラウドでGPU環境を構築しようと考えて以下のサイトを見つけました。 qiita.com 非常に丁寧で分かりやすい記事で参考にさせていただいたのですが、いくつかつまずくポイントもあったため、記録として残しておこうと思います
