Python の Promise 実装とその活用方法について / How to implement Promise by Python and how to use it

Python の Promise 実装とその活用方法について / How to implement Promise by Python and how to use it

機械学習や TensorFlow を使っていろいろデータの処理をしていると、アレしたあとにコレ、みたいな、データ処理をパイプラインのように処理したくなることがあります。
そんなとき JavaScript だと Promise という便利な書き方があるのですが、Python でできないもんかと探しているとその名も promise という便利なモジュールがあったのでちょっと遊んで見ました。

** Sorry, this note is Japanese only, but please take a look at some code snippets. Hope it helps you.

参考: GitHub - syrusakbary/promise: Ultra-performant Promise implementation in Python

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TensorFlow for R を使ってみた ~ Google の機械学習ライブラリが R に対応 / Now Google's machine learning library TensorFlow supports R

TensorFlow R を使ってみた ~ Google の機械学習ライブラリが R に対応 / Now Google's machine learning library TensorFlow supports R

先日もカリフォルニア州・モスコーンで Google Cloud Next 2017 と言うイベントを開催して、ますます人工知能・機械学習界隈を席巻してる感ある Google 先生。その大きなきっかけの一つとなったのは、ディープラーニングのライブラリ TensorFlow の公開だと思うのですが、その TensorFlow が Python と並び多くのデータサイエンティストに人気の言語 R をサポートしていました。
あまりにもひっそりとしたリリースであまり話題になっていない様子ですが、データサイエンティストの中には Python よりも R を好んで使う人も多い様子で、TensorFlow がその R をサポートすることは大きな意味があると言えそうです。
早速 R 版の TensorFlow を用いて、インストールから MNIST のサンプルまで試してみました。

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参考:TensorFlow( TensorFlow for R 公式サイト)

インストールまだの人はこちらからお先にどうぞ。

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neovim インストールに失敗した時の解決方法 / How to resolve neovim install trouble with error message dyld: Library not loaded: @rpath/libmsgpackc.2.dylib

neovim インストールに失敗した時の解決方法 / How to resolve neovim install trouble with error message dyld: Library not loaded: @rpath/libmsgpackc.2.dylib

小ネタです。春だし(違)vim のパッケージを整理整頓しようと思い立ったら、なんだか vim のパッケージ管理は neobundle から dein とかいう新世代に変わっており、しかも vim 自体も neovim に世代交代しているそう。
brew で簡単にインストールできるだろ、と思ってたら意外と手こずったのでメモ残しておく。

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参考:GitHub - neovim/neovim: Vim-fork focused on extensibility and usability.(公式 github repository )

その他のトラブルに見舞われている人はこちらも参考にしてみてください。
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Facebook の機械学習 ライブラリをためす 〜 チュートリアル編 / Trying time series analysis with Facebook machine learning library Prophet ~ Quick Start

Facebook の機械学習 ライブラリをためす 〜 チュートリアル編 / Trying time series analysis with Facebook machine learning library Prophet ~ Quick Start

Facebook の機械学習ライブラリをためすチュートリアルの第2回です。前回のエントリでインストールした、Facebook の時系列分析用ライブラリ Prophet 。今回は公式のガイドにそって実際に分析をしてみます。

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参考:Quick Start - Prophet(公式のチュートリアル、英語です)

インストールまだの人はこちらからお先にどうぞ。

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Facebook の機械学習 ライブラリをためす ~ インストール編 / Trying time series analysis with Facebook machine learning library Prophet - How to install

Facebook の機械学習 ライブラリをためす ~ インストール編 / Trying time series analysis with Facebook machine learning library Prophet - How to install

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Google (の、子会社の DeepMind 社)の AlphaGo が韓国の囲碁名人に公式戦で勝利してからはや一年。
そして、機械学習のライブラリ TensorFlow のリリース、と機械学習・人工知能界隈では Google の話題で席巻されてた感がある 2016 年。

でも近年成長著しい Facebook だってがんばってるはず・・・!と、思ってたら今年2月になってとうとう Facebook の機械学習ライブラリが公開されたようです。

参考:Prophet: How Facebook operationalizes time series forecasting at scale(英語記事)

さっそくちょこっと試してみたので、レビューを書いてみます。

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Amazon アフィリエイト の収益レポートが大幅に更新されてるよ! / Updated on Amazon Affiliate reports

Amazon アフィリエイト の収益レポートが大幅に更新されてるよ! / Updated on Amazon Affiliate reports

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わたしのブログも申し訳程度に Amazon のリンクを貼らせていただいてます。アクセスが少ないのでほとんどここから売れることは無いですが・・・(;;)
そんな感じでゆるゆるやってるので成果を確認することもなかったのですが、ずいぶん久しぶりに Amazon のアフィリエイトの管理画面にログインしたらびっくり!
メイクアップされた新しいレポートはとっても見やすく、あらためてデータの可視化って大事だな・・・と思ったのでちょっと紹介してみます。

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Apple が買収するかも? 人工知能 のスタートアップ Turi のフレームワークを試してみた / Try on machine learning framework GraphLab provided by Turi possibly acquired by Apple

Apple が買収するかも? 人工知能 のスタートアップ Turi のフレームワークを試してみた / Try on machine learning framework GraphLab provided by Turi possibly acquired by Apple

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Apple が Turi という 人工知能・機械学習 のスタートアップを買収するんじゃないか、という観測が報じられています。一般のニュースなどではあまり報じられていないようですが、人工知能 や 機械学習 界隈には目にした方々もいるんじゃないかと思います。

$200M acquisition of Turi proves Apple's dead serious about AI(英語記事)

この Turi という会社は現在 GraphLab という機械学習のフレームワークを提供しているのですが、TechCrunch(英語記事) によると7月末までしかサービスは提供しない、みたいなアナウンスをユーザーにしてたとかなんとか・・・
でも今はまだ、アカデミックライセンスかトライアルとして使えるようなので、ちょこっと試してみました。

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Googleアナリティクス のデモアカウントのレポートを分析してみた / How to get business insights from Google Analytics demo account

Googleアナリティクス のデモアカウントのレポートを分析してみた / How to get business insights from Google Analytics demo account

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アクセス解析といえばこれというほど、一般のブロガーさんから企業まで幅広く使われている Googleアナリティクス 。
アカウントの作成や導入の話はネット上でも比較的見かけますが、実際にどのレポートを使って、そのデータをどのように分析しているか?というお話はなかなか見つかりません。
そこで Googleアナリティクス のデモアカウントのデータを実際に分析してみました。

参考:Google アナリティクス 日本の公式ブログ

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Python でネストされたリストをフラット=一次元のリストにする方法

Python でネストされたリストをフラット=一次元のリストにする方法

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前回 機械学習の際のデータ処理の一環として、カテゴリとその頻度が含まれているデータを、各データで1レコード・カテゴリごとに頻度行分だけ、というテーブルに変換する方法について調べていたんだけど、その際にネストされたリストをフラットに(つまり、一次元のリストに)する必要があった。
結局その時は functools.reduce を2回実行したんだけど、一般的にネストされたリストって何階層にネストされてるかわかんないので、何階層にネストされててもフラットにできる方法を考えてみた。

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5 sample reports which must be checked in the Google Analytics demo account

5 sample reports which must be checked in the Google Analytics demo account

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Recently, it has been announced to launch Google Analytics demo account, according to official Google Analytics blog.

Analytics Blog: Introducing the Google Analytics Demo Account

For me, I'm not good command of Google Analytics, and I found it very useful to understand Google Analytics, so I'd like to share something about Google Analytics demo account with you.

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Googleアナリティクス デモアカウントでチェックすべき5つのサンプルレポート / 5 sample reports you must check out on Google Analytics demo account

Googleアナリティクス デモアカウントでチェックすべき5つのサンプルレポート / 5 sample reports you must check out on Google Analytics demo account

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つい最近のことですが、Googleアナリティクス のデモアカウント、というものが発表されました。

Google Analytics demo account [@SmartInsights alert] - Smart Insights Digital Marketing Advice(リンク先英語サイトです)

Googleアナリティクスの機能をそこまで使いこなせていないわたしにとっては、これがなかなかいい感じだったのでちょっと紹介したいと思います。

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pandas でカテゴリとその頻度を含むテーブルを カテゴリ × 頻度行のテーブルに変換する方法

pandas で階級値とその頻度のテーブルを 各階級値×頻度 行のテーブルに変換する方法

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タイトルからしてわかりにくく、しかも極めて個人的な悩みです。
pandas のデータの変換方法。カテゴリとその頻度が含まれているデータを、各データで1レコード・カテゴリごとに頻度行分だけ、というテーブルに変換するのに思ったより苦労したので、備忘録を兼ねてメモを残しておきます。

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データ サイエンティスト のための新しい Python 環境 Rodeo がなかなかいい / Watch & try out python new IDE for data scientist

データ サイエンティスト のための新しい Python 環境 Rodeo がなかなかいい / Watch & try out python new IDE for data scientist

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唐突ですが、このブログの読者のみなさんってどんな環境でコード書いたり データ分析 したりしてるんでしょうか?
たぶん、RStudio が一番メジャーかな?で、Jupyter / IPython notebook がそれに続き、以下、Anaconda とも縁の深い Spyder とかなんでしょうか。最近だと PyCharm とか使ってる人もいるのかも。
そんな環境に悩める子羊ならぬ データサイエンティスト のみなさん、(これまで R 使ってる人なら特に)朗報です。
Python のデータサイエンティスト向け開発環境に新しい選択肢「Rodeo」が加わりました。
英語版しかないせいか、まだ日本の方で使っていそうな人はちらほら、ぐらいみたいなので、レビューしてみたいと思います!

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Python で Googleアナリティクスの API からデータを取得する - Core Reporting API v4 対応 / How to get Google Analytics data from Core Reporting API v4

Python で Googleアナリティクスの API からデータを取得する - Core Reporting API v4 対応 / How to get Google Analytics data from Core Reporting API v4

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Googleアナリティクスのデータといえば Web の世界では基本中の基本。
API からデータを取り出せるということもあり、なんとか pandas.DataFrame の形でデータを取り出せないかな?と思っていた。
だけどそれ以前に、そもそも Python で Google アナリティクスのデータを取り出す方法がよくわかんない。
あまつさえ、最近 Googleアナリティクスの API は v4 という新しいバージョンに更新(注:リンク先はGoogleアナリティクスの Developer Guide。英語です。)しようとしてるらしい・・・。

そこで、Googleアナリティクスの API の使い方を学ぶとともに、新しいバージョンの API - Core Reporting API v4 をさわってみた。

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