Jupyter Notebook ワークディレクトリの永続的制御：Miniconda と Python 3.11 を用いた再現可能な開発環境構築
データ分析や機械学習の実験において、Jupyter Notebook の起動時に自動で移動する作業ディレクトリ（notebook_dir）は、単なる設定項目ではなく、プロジェクトの再現性・チーム間整合性・CI/CD パイプラインの信頼性を左右する基盤要素です。デフォルトではターミナルのカレントディレクトリが使われるため、ノートブックがホームやダウンロードフォルダなどに散在しやす ...
9月24日 00:09 投稿
CentOS7でリモートJupyter Notebookを安全に公開する手順
前提環境
OS: CentOS 7.6 (x86_64)
Python: 3.8系（Miniconda3）
想定利用者: 社内LANからSSHトンネル経由でアクセスするデータ分析メンバー
1. 仮想環境の作成とJupyterのインストール
# プロジェクト用仮想環境
conda create -n ml_env python=3.8 -y
conda activate ml_env
# 最小構成でインストール
conda install notebook -y
2. 設定ファイルの自動生成とパス ...
7月15日 16:42 投稿
Docker による pydata-book 分析環境の構築と依存関係管理
データ分析プロジェクトにおける環境統一の重要性
データサイエンスの現場では、ローカルマシンとサーバー間、あるいはチームメンバー間で Python のパッケージバージョンが異なり、コードが実行できないという問題が頻繁に発生します。この課題を解決するため、pydata-bookプロジェクトを Docker コンテナ上で実行する構成が有効です。これにより、依存ライブラリの競合を ...
6月29日 20:21 投稿