最近は「データサイエンティストだったら python を使って当たり前」という
風潮がある気がします。自分もデータサイエンティストの一員ですが、
・書き捨てでよい場合は ruby
・高速に処理する必要がある場合は c++
・GUI が必要な場合は javascript
・データ加工は excel
と使い分けている上、python は非常に書きづらくストレスが溜まる言語と
思っているので、深層学習向けに numpy を使うくらいでしょうか。
python だけで完結させようという気が個人的にはないので、これまでは
jupyter notebook も「何だかんだ python の実行環境なんでしょ」と思って
手を出してませんでしたが、どんなものかくらいは押さえておこうと調べて
みることにしました。
この本は「Jupyter[実践]」とあるので jupyter notebook のことがメインで
書かれていると思ったのですが、どちらかというと
・pandas
・matplotlib
・bokeh
といった外部ライブラリとの連携方法がメインで、jupyter のことは最初と
最後の章くらいにしか情報がありません。これらのライブラリが使いたい
人にとってはいいのかもしれませんが、タイトル詐欺のような気がします。
10 章で python 以外の ruby や R を使えるようにする方法が書いてある
ので、そこだけは役に立つ情報でした。
いま見ると改訂版が出ているらしい。bokeh の代わりにseaborn になった
ほか、Google Colaboratory の情報が載っています。これはいいかも。