はじめに

Jupyter Notebookとは

Jupyter Notebookは、MarkdownテキストとPythonコードを対話的にコードを実行・再実行して結果を即座に確認することができ、データサイエンティストや機械学習エンジニア、プログラマーなど、さまざまなバックグラウンドを持つ人々にとって非常に役立つツールです。

活用例

• ​データの探索的分析や可視化
• 機械学習モデルのプロトタイピングと実験
• コード教育
• Excel, CSV のデータ操作、スクレイピングなど

Jupyter Notebookを使用するメリット

• 実行環境を作るのが簡単
• セル単位で即座に実行・再実行できるため特定の処理や計算を試すのに効率が良い
• %time や%memit などのマジックコマンドで処理の実行時間、メモリ使用量など様々なメトリクスや情報を簡単に見れる
• Markdown のドキュメンテーションとコードの一体化
  コードとその解説やドキュメントを同じファイルにまとめることができ、コードの理解や共有が容易になります。特に、データ分析の結果や機械学習モデルの解釈を他の人と共有, 説明する場合に有用です。
• 無償（フリーソフトウェア）

実行環境設定

VSCodeの拡張機能からJupyterをインストール

VSCodeサイドバーの拡張機能から「jupyter」を検索しMicrosoftが提供しているJupyterをダウンロードする。

（拡張機能Jupyterのインストール）

カーネルの選択

拡張子が`.ipynb`のファイルを作成後(今回はsample.ipynbを作成)に、

カーネルを選択 -> Python環境 -> Python環境の作成 -> Venv -> お使いのPCにPythonインストール済みのPythonインタープリターを選択

（カーネルの選択）

実際に使ってみる

今回はe-Statが提供している年齢（５歳階級），男女別人口－全国（大正９年～平成 27 年）の国勢調査CSVデータをPandasで読み取るコードを書いてみます。

ライブラリのインストール方法

ライブラリのインストールはセル内に%pip install [ライブラリ名]で実行するとインストールが開始できます。

※ コードの実行はShift + Enter

pandasでCSVデータを読み取り簡単に絞り込む対話的にコードを実行、結果を確認できている！

最後に

いかがだったでしょうか。今回は開発時に便利だな〜と思ったJupyter Notebookを共有する記事を書いてみました。今後も便利なものを紹介していきたいと思います！ご覧いただきありがとうございました！

転職を考えている方へのメッセージ

新しい挑戦に踏み出すことは、人生において重要な一歩です。転職活動は自分自身を知り、成長する貴重な機会でもあり、夢や成長を追求するためには必要な要素の一つになるかと思います。どんな選択をされるにせよ、その決断があなたに取って素晴らしい未来を切り開くことを願っています！私と一緒に誇れるエンジニアを目指しましょう！

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