【Mac】Dockerを使ったデータサイエンス100本ノックの環境構築

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機械学習とデータサイエンスの勉強するのに良さそうな教材がありました。
「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」
休日の自己研鑽としていかがでしょうか。

「データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)」 概要
・アクセス:GitHub https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society
・実行環境のサポート言語:SQL、Python、R
・演習問題:各言語の設問100問
・解答例:各設問に対する解答例のファイルを用意

https://digitalpr.jp/r/39499

Mac用にDockerの環境が用意されているので環境構築の方法をご紹介します。
Pythonなどはインストールされていくことを前提とします。

Dokerをインストールする

100本ノックにはDockerの環境が用意されています。
Dockerとはコンテナ型の仮想環境で、配布されたDockerファイルを起動することで必要な開発環境が利用できる便利なものです。

まずはそのDockerを動かすための準備をおこないます。
下記リンクからインストールファイルをダウンロードします。

Dockerデスクトップをダウンロードしてインストールします。

docker-composeというライブラリをインストールします。

sudo pip3 install -U docker-compose

アプリケーションフォルダからDocker.appを起動します。

100本ノックのgithubをクローンする

githubから必要なデータをクローンします。
dockerをビルドします。

$ git clone https://github.com/The-Japan-DataScientist-Society/100knocks-preprocess
$ cd 100knocks-preprocess
$ docker-compose up -d --build

少し時間がかかりますが、「Successfully」と表示されたら利用可能な状態となります。

ブラウザから起動する

http://localhost:8888

上記のURLをブラウザに打ち込んでアクセスします。

このような画面がブラウザに表示されたら環境構築完了です。

workフォルダにある「preprocess_knock_Python.ipynb」をひらくと100本ノックが始まります。
ぜひ活用してみてください。

docker-compose down

修了するさいには、上記コマンドをつかいます。

中身は別のもののようですが書籍もありますのでじっくりやりたい方はこちらもいいかも。

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