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Ruby for Data Science A COMMUNITY FOR DEVELOPERS AND USERS WHO USE OPENSOURCE DATA TOOLS Projects, organizations, and communities that make Ruby tools for data science. Red Data Tools Red Data Tools is a project that provides data processing tools ecosystem based on Apache Arrow for Ruby. Ruby Numo Ruby Numo provides numo-narray and data analysis environment based on numo-narray. SciRuby SciRuby i
Distribution is a gem with several probabilistic distributions. Pure Ruby is used by default, C (GSL) or Java extensions are used if available. Some facts: Very fast ruby 1.9.3+ implementation, with improved method to calculate factorials and other common functions. All methods tested on several ranges. See spec/. Code for normal, Student's t and chi square is lifted from the statistics2 gem. Orig
Ruby Association開発助成で得た知見の共有と今後 西田 孝三 三軒家 佑將 (芦田 恵大)
日本郵政、野村不動産買収を検討って、ぱっと聞くと大丈夫なん?と思うのですがどうなりますかね。あまり関係のない私は引き続き環境構築を行っていきます。 さて、このサイトはRubyで簡単なバックテストツールを作成して、広く知られているストラテジーの検証を行っていくことを目的としています。前回、株価の取得方法について説明しました。このままバックテストツールの作成に入ってもよいのですが、先にチャート周りの環境を整えていこうと思います。 ただRubyはRailsと共にあるため、チャート作成ライブラリはどちらかというとWeb周りのものが多いようです。このサイトでは特にそういったものを必要としているわけではないので、しばし検討を行い、Gnuplotで吐き出す方針で行くことに決めました。実際重要になるのは収益曲線で株価チャートはおまけなのですが、今回は株価チャートを書くための準備を整えていきます。 インスト
データ解析といえばPythonやRを使うことが多いが、Rubyでも簡単なデータ解析は行うことができる。 Rubyでデータフレーム(Excelのスプレッドシートのようなデータ構造)を扱うには、Daru というライブラリが利用できる。作者の@v0droさんはRubykaigi 2016でも登壇してDaruについて発表していて、公演の様子はこちらで見ることができる。 この記事では、Daruの基本的な使い方を紹介する。 必要な機能を全部書くと量が多くなるので、最小限の利用例のみ書いていく。 環境 Ruby2.3.1 daru 0.1.4.1 Gemfileに gem "daru" と書いてbundleすればOK。 以後、require "daru" を行ってから実行する データ構造 dataframeは2次元配列のような構造で、Daru::DataFrame という名前のクラスになる。 dataf
http://rubykaigi.org/2016/presentations/mrkn.html How do we do machine-learning things by using Ruby? In this talk, I will show you the current status of SciRuby by comparing it with other language stacks such as the SciPy stack on Python. Kenta Murata, @mrkn A Ruby committer. A BigDecimal maintainer.
morimorihogeです。最近やることが多すぎて記事が書けていませんでしたが、なんとか今年もRubyWorld Conferenceに参加できました。 RubyWorld ConferenceはRubyKaigiに比べるとビジネスやコミュニティ寄りな内容になっており、非エンジニアな人(経営者や官公庁など)も参加されるのが特徴でしょうか。おカタめな企業も発表に参加しているので、趣味でプログラミング大好き!という人以外のビジネスで使ってる・使いたいといった人も多く参加しています。 プログラムは公式サイトをご参照下さい また、一部の講演を除き公式で会場ライブ中継もしていますので、参加できない人も観ることができます。良い世の中になったものですね :) そんなわけで、発表そのものはアーカイブや中継を観て頂くとして、初日に僕が個人的にいいなあと感じたものをざっくりレポートしてみたいと思います。 前
データ解析といえばPythonやRを使うことが多いが、Rubyでも簡単なデータ解析は行うことができる。 Rubyでデータフレーム(Excelのスプレッドシートのようなデータ構造)を扱うには、Daru というライブラリが利用できる。作者の@v0droさんはRubykaigi 2016でも登壇してDaruについて発表していて、公演の様子はこちらで見ることができる。 この記事では、Daruの基本的な使い方を紹介する。 必要な機能を全部書くと量が多くなるので、最小限の利用例のみ書いていく。 環境 Ruby2.3.1 daru 0.1.4.1 Gemfileに gem "daru" と書いてbundleすればOK。 以後、require "daru" を行ってから実行する データ構造 dataframeは2次元配列のような構造で、Daru::DataFrame という名前のクラスになる。 dataf
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