Data Analysis with Ruby using PyCall

The slide used in DataScience.rb 2017.05.19

Transcript

1. Data Analysis with Ruby using PyCall Kenta Murata Speee Inc. DataScience.rb 2017.05.19
2. DataScience.rb 2017.05.19 self.introduction • Kenta Murata • Speee Inc. • CRuby committer
3. DataScience.rb 2017.05.19 self.gems • bigdecimal • enumerable-statistics • pycall • matplotlib ← ← today’s topic
4. Data Analysis with Ruby using PyCall
5. PyCall
6. DataScience.rb 2017.05.19 For docker-ready people $ git clone git@github.com:mrkn/ pycall.git $ cd pycall $ rake docker:run
7. DataScience.rb 2017.05.19 For docker-unready people • Access to
 https://github.com/mrkn/pycall
8. DataScience.rb 2017.05.19 • https://github.com/mrkn/pycall
9. DataScience.rb 2017.05.19 • https://github.com/mrkn/pycall
10. DataScience.rb 2017.05.19 Demo
11. DataScience.rb 2017.05.19 実際に使ってみた感想 • pandas, scikit-learn, seaborn などが 使えるのはデータ分析をする上で非常 に便利である • 現状の制限である不自然な記法は、 PyCall 開発者の私でも煩わしい • 現時点では、PyCall を使って Ruby で やる意義を見出せない場合が多い
12. DataScience.rb 2017.05.19 現時点で便利に使えそうなシーン • Ruby スクリプトで生成したデータを pandas で加工して matplotlib や seaborn で可視化する • 以上
13. DataScience.rb 2017.05.19 今後の予定 by RubyKaigi • オブジェクトをちゃんと free する • 不自然な記法をできるだけ廃止 • numpy, pandas, scikit-learn など主 要なライブラリは特別なラッパーを 作ってより Ruby らしい使い方を実現 • バージョン 1.0 のリリース
14. DataScience.rb 2017.05.19 今後の予定 after RubyKaigi • Keras, Chainer などをちゃんと使える ようにする • R と Julia のブリッジ • Spark と Stan をなんとかしたい