3年くらい前にデータサイエンスが流行した際にインストールした、
Enthought Canopyという科学技術計算用ライブラリがいつの間にか開発終了していました。
現在は法人向けの有料版のみほそぼそとフォローしているということでした。
正確に言えばCanopy自体が終わったということではなく、あくまでGUI版が終了しただけなので、
VS Codeという無料の統合開発環境の拡張機能としてまだまだ使うことはできるようです。
Enthought Deployment Manager (EDM)ダウンロードリンク
https://assets.enthought.com/downloads/
これで十分使えるとは思いますが、
流石に今から環境構築するという人にこれを勧めるのはちょっとハードルが高いと思います。
ということでVS Codeの方で使ってみようと思ったのですが辞めておきました。
どうしようかなと考えましたが、
代替としてAnacondaというPythonのデータサイエンス用ライブラリを思いつきました。
それでも発表から8年だいぶユーザーが定着してまだまだ精力的に開発されています。
ということで、これを機会にAnacondaを使い倒してみようと思いました。
今のAnacondaはPython3のみの対応になっているので、
数年前に購入した機械学習等の教本でPython2前提で様々なパッケージを利用していた場合、
パッケージを入れるところからして少し躓いてしまうところがあります。
（Anaconda2というバージョンがリリースされておりこちらはPython2対応ということです）
今からデータサイエンスや機械学習を始める際はまず比較的新し目の教本を参考にして、
その方が使っているバージョンのディストリビュータを使えると環境構築が楽になります。
Anaconda公式
https://www.anaconda.com/
ということで今回は久しぶりにデータ分析をしたくなった人や、
これからデータサイエンスを勉強してみたいという人にとりあえずAnacondaをおすすめしました。
Anacondaは以前使ったことはあるのですが、かなり盛りだくさんの機能のため、
パソコン本体の容量を結構食うということと、開発環境を少しいじってしまうようで、
別の開発をしたいと思ったときに複雑になりすぎて手間がかかることがあり、
結局アンインストールしたという記憶があります。今はどうなったのか検証しなくては！
以下余談ですがここ数日、価値の高い仕事をなぜしなくてはならないか考えていました。
ビジネスとして収益を上げるということだけを目的にするならば、
既存のクライアントや業界構造の中でポジションを確保していくことが最も手堅い道です。
しかし、それではやっている側も面白くない。
それだったら、大企業で安定的に仕事をこなすほうが全てにおいて良いんです。
仕事を手堅くこなして、伸ばしていくというのは大事なことですが、
産業構造が固まったところではこれまで通りに合理的に回す仕組みが優先されます。
最終的に行き着くところは合理化や人員削減、コスト削減になります。
経営者としてそれは根本的に求められている成果に直結する要素です。
ただ、そればかり追求した結果みんなはワクワクするのか。
ステークホルダー（周囲の人達）から尊敬される会社でいられるのか？
たぶん、そればかり追求しても良い会社にはならないでしょう。
じゃあどうするのか。今までになかったことをやるしかないのです。
新しい面白さや創意工夫が生まれ、経済にイノベーションが起こり、国が成長していくからです。
そういうことで、一つ2020年は「エビデンスベースの意思決定に貢献する」これを目標に、
ひとつ会社の方向性を定めて、サービス開発や人材開発をしたいと密かに考えています。
どんな言語が使えるとかそういうことではなくて、意思決定に資する情報を、
如何にして取得し、如何にして整理し、如何にして解釈し、意思決定をするか。
そういう人材が増えることが最終的に日本の活力になると思いますし、
そういう人材は自分から自分の挑戦する場を探し続けてくれると思います。
ということで、ちょっと私も錆びついている腕を動かして行きますので、
興味がある仲間が集まってくれば嬉しいなと思っています。