Azureで Jupyter Notebookの実行環境整えてみた！

こんにちは！神戸デジタル・ラボ、DI（DataIntelligence）チームの垣内です。 機械学習やデータ分析など、データサイエンスに取り組む方は必ずと言っていいほどお世話になるJupyter Notebook。対話型インターフェイスの使いやすさは勿論、簡単にソースコードが共有できるという特徴があります。 今回は、便利なJupyter Notebookをコンペや技術検証、業務で利用できるように情報を集約しようと思います。 AWSやGCPなど、同じくJupyter Notebookが使えるサービスはありますが、弊社ではMicrosoft Azure（以下 Azure）を利用する機会が多いので「Azure Machine Learning」を用いた環境の作り方をご紹介します。 （つづきは、ブログ「神戸のデータ活用塾！KDL Data Blog」へ）