blocks|key|2293981|text|最近流行的另一种选择是docker(https://www.docker.com)。Docker是一个容器，您可以轻松快速地创建/维护一个工作环境。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2293982|在python+中安装必要的数据科学工具|unordered-list-item|2293983|https://registry.hub.docker.com/u/ceshine/python-datascience/|2293984|2293985|用r语言做数据科学|2293986|https://github.com/rocker-org/rocker|2293987|2293988|希望这能帮到你。|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.docker.com/|1|2^0|I|M|0|0|1|0|1P|1|1|0|1|0|10|2|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|Z|8|@]|9|@$A|10|B|11|1|12]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|F|7|13|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|G|3|H|5|F|7|14|8|@]|9|@$A|15|B|16|1|17]]|C|$]]|$1|I|3|-4|5|6|7|18|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|J|3|K|5|F|7|19|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|L|3|M|5|F|7|1A|8|@]|9|@$A|1B|B|1C|1|1D]]|C|$]]|$1|N|3|-4|5|6|7|1E|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|O|3|P|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|C|$]]]|Q|$R|$5|S|T|U|C|$V|W]]|X|$5|S|T|U|C|$V|H]]|Y|$5|S|T|U|C|$V|M]]]]

There is another choice which popular recently: docker(<a href="https://www.docker.com">https://www.docker.com</a>). Docker is a container and let you create/maintain a working environment very easily and fast. 

<ul>
<li>install essential tools for data science in python 
<ul>
<li><a href="https://registry.hub.docker.com/u/ceshine/python-datascience/">https://registry.hub.docker.com/u/ceshine/python-datascience/</a></li>
</ul></li>
<li>use r language to do data science
<ul>
<li><a href="https://github.com/rocker-org/rocker">https://github.com/rocker-org/rocker</a></li>
</ul></li>
</ul>

Hope that would help you.

blocks|key|1148653|text|如果您正在寻找一个带有一系列预先安装的工具的VM，请尝试使用数据科学工具箱。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://datasciencetoolbox.org/^0|U|7|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|K|8|@]|9|@$A|L|B|M|1|N]]|C|$]]]|D|$E|$5|F|G|H|C|$I|J]]]]

If you are looking for a VM with a bunch of tools preinstalled, try the <a href="http://datasciencetoolbox.org/">Data Science Toolbox</a>.

blocks|key|2294051|text|虽然Docker图片现在更流行，但我个人认为Docker技术不适合用户使用，甚至对高级用户来说也是如此。如果您可以使用非本地VM映像，并且可以使用(AWS)+EC2，请考虑将R聚焦于数据科学项目，这是由Louis预先构建的。这些图像包含了Ubuntu、R和RStudio服务器的最新版本，如果不是最新版本的话。你可以访问他们的这里。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|2294052|除了我上面列出的主要组件外，图像还包含许多有用的数据科学工具。例如，映像支持LaTeX、ODBC、OpenGL、Git、优化的数字库等。|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.louisaslett.com/RStudio_AMI^0|4J|2|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@$A|N|B|O|1|P]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|Q|8|@]|9|@]|C|$]]]|F|$G|$5|H|I|J|C|$K|L]]]]

While Docker images are now more trendy, I personally find Docker technology not user-friendly, even for advanced users. If you are OK with using non-local VM images and can use Amazon Web Services (AWS) EC2, consider R-focused images for data science projects, pre-built by Louis Aslett. The images contain very recent, if not the latest, versions of Ubuntu LTS, R and RStudio Server. You can access them <a href="http://www.louisaslett.com/RStudio_AMI">here</a>.

Besides main components I've listed above, the images contain many useful data science tools built-in as well. For example, the images support LaTeX, ODBC, OpenGL, Git, optimized numeric libraries and more.

blocks|key|1148722|text|你试过Cloudera的QuickStart+VM吗？：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|1148723|http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/downloads/quickstart_vms/cdh-5-3-x.html|unordered-list-item|offset|length|1148724|我发现运行它非常容易，它包括开源软件，如马赫特和火花。|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|1|http://mahout.apache.org/|2|https://spark.apache.org/^0|0|0|2B|0|0|K|3|1|O|2|2^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|S|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|D|7|T|8|@]|9|@$E|U|F|V|1|W]]|A|$]]|$1|G|3|H|5|6|7|X|8|@]|9|@$E|Y|F|Z|1|10]|$E|11|F|12|1|13]]|A|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|A|$N|C]]|O|$5|K|L|M|A|$N|P]]|Q|$5|K|L|M|A|$N|R]]]]

Did you try Cloudera's QuickStart VM?:

<ul>
<li><a href="http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/downloads/quickstart_vms/cdh-5-3-x.html">http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/downloads/quickstart_vms/cdh-5-3-x.html</a></li>
</ul>

I found it very easy to run it and it includes open source software such as <a href="http://mahout.apache.org/">Mahout</a> and <a href="https://spark.apache.org/">Spark</a>.

blocks|key|2294228|text|今天，我用了这个储存库，用码头建造了它。它是一个码头形象建设火花基于Hadoop图像的同一所有者。如果要使用spark，它有一个名为火花放电的python。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/sequenceiq/docker-spark|1|http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/^0|6|5|0|1U|4|1^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|M|8|@]|9|@$A|N|B|O|1|P]|$A|Q|B|R|1|S]]|C|$]]]|D|$E|$5|F|G|H|C|$I|J]]|K|$5|F|G|H|C|$I|L]]]]

Today I used <a href="https://github.com/sequenceiq/docker-spark" rel="nofollow noreferrer">this repository</a> and built it with docker. It is a docker image building spark based on Hadoop image of the same owner. If you to use spark, it has a python api called <a href="http://spark.apache.org/docs/latest/api/python/" rel="nofollow noreferrer">pyspark</a>.

As there are numerous tools available for data science tasks, and it's cumbersome to install everything and build up a perfect system.

Is there a Linux/Mac OS image with Python, R and other open-source data science tools installed and available for people to use right away? An Ubuntu or a light weight OS with latest version of Python, R (including IDEs), and other open source data visualization tools installed will be ideal. I haven't come across one in my quick search on Google.

Please let me know if there are any or if someone of you have created one for yourself? I assume some universities might have their own VM images. Please share such links.

VM image for data science projects

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由于有许多工具可用于数据科学任务，所以安装所有的东西并构建一个完美的系统是很麻烦的。是否安装了带有Python、R和其他开源数据科学工具的Linux/Mac映像，并可供人们立即使用？安装了最新版本的Python、R(包括IDE)和其他开源数据可视化工具的Ubuntu或轻量级操作系统将是理想的。我在Google上的快速搜索中没有遇到过一个。请让我知道，如果有或如果有人为你自己创造了一个？我想有些大学

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