# AWS Cloud9でJupyter Notebook環境を構築する方法

## 目次
1. はじめに
2. AWS Cloud9のセットアップ
   2.1 環境の作成
   2.2 基本設定
3. Jupyter Notebookのインストール
   3.1 パッケージの更新とPythonの確認
   3.2 Jupyter Notebookのインストール
4. Jupyter Notebookの設定
   4.1 設定ファイルの作成
   4.2 設定の編集
5. Jupyter NotebookをAWS Cloud9で起動
   5.1 パスワードの設定
   5.2 Jupyter Notebookの起動
6. AWS Cloud9でのJupyter Notebookの利用
7. まとめ

## 1. はじめに
AWS Cloud9は、ブラウザベースの統合開発環境 (IDE) で、開発者がどこからでも作業できる柔軟性を提供します。このガイドでは、AWS Cloud9にJupyter Notebook環境を構築する手順を詳しく説明します。Jupyter Notebookは、データ分析や機械学習プロジェクトに広く使われているツールで、Pythonを使ったインタラクティブなプログラミングが可能です。

## 2. AWS Cloud9のセットアップ

### 2.1 環境の作成
1. AWSマネジメントコンソールにログインし、「Cloud9」を検索し、Cloud9のサービスを選択します。
2. 「Create environment」ボタンをクリックします。
3. 環境の名前（例: `JupyterEnv`）と説明を入力します。
4. インスタンスタイプはプロジェクトに応じて選択しますが、小さなプロジェクトであれば `t2.micro` で十分です。
5. 環境の作成を完了させるために「Create」をクリックしてください。このプロセスは数分かかる場合があります。

### 2.2 基本設定
AWS Cloud9の環境が用意できたらターミナルを開き、次のコマンドを実行して必要なパッケージを更新します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 3. Jupyter Notebookのインストール

### 3.1 パッケージの更新とPythonの確認
ターミナルで以下のコマンドを実行し、Pythonがインストールされていることを確認します。

![img](/mosaic-code.jpg)

もしPythonがインストールされていない場合は、以下でインストールします。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 3.2 Jupyter Notebookのインストール
次に、pipを使ってJupyter Notebookをインストールします。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 4. Jupyter Notebookの設定

### 4.1 設定ファイルの作成
Jupyter Notebookの設定ファイルを生成します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 4.2 設定の編集
次に、自分の設定ディレクトリの `~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py` ファイルを編集し、以下の設定を追加または変更します。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 5. Jupyter NotebookをAWS Cloud9で起動

### 5.1 パスワードの設定
セキュリティのためにJupyter Notebookのパスワードを設定しましょう。ターミナルで以下のコマンドを実行します。

![img](/mosaic-code.jpg)

プロンプトが表示されたら、好みのパスワードを入力します。

### 5.2 Jupyter Notebookの起動
以下のコマンドでJupyter Notebookを起動します。

![img](/mosaic-code.jpg)

これにより、ビューアモードで開くためのURLが提供されます。

## 6. AWS Cloud9でのJupyter Notebookの利用
AWS Cloud9のIDEから、環境の「Preview」オプションを使って、Jupyter Notebookのビューアを開きます。提供されたポートと同じ値を持つURLをブラウザに入力することでアクセスできます。

## 7. まとめ
この記事で説明した手順に従うことで、AWS Cloud9上にJupyter Notebookの環境を構築し、インタラクティブなPythonプログラミングやデータ分析を開始できるはずです。AWS Cloud9は、開発、デバッグ、コラボレーションを行う際の大変優れたプラットフォームです。次は、この設定を利用してデータ処理や機械学習モデルの開発を進めていきましょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# AWS Cloud9でJupyter Notebook環境を構築する方法

## 目次
1. はじめに
2. AWS Cloud9のセットアップ
   2.1 環境の作成
   2.2 基本設定
3. Jupyter Notebookのインストール
   3.1 パッケージの更新とPythonの確認
   3.2 Jupyter Notebookのインストール
4. Jupyter Notebookの設定
   4.1 設定ファイルの作成
   4.2 設定の編集
5. Jupyter NotebookをAWS Cloud9で起動
   5.1 パスワードの設定
   5.2 Jupyter Notebookの起動
6. AWS Cloud9でのJupyter Notebookの利用
7. まとめ

## 1. はじめに
AWS Cloud9は、ブラウザベースの統合開発環境 (IDE) で、開発者がどこからでも作業できる柔軟性を提供します。このガイドでは、AWS Cloud9にJupyter Notebook環境を構築する手順を詳しく説明します。Jupyter Notebookは、データ分析や機械学習プロジェクトに広く使われているツールで、Pythonを使ったインタラクティブなプログラミングが可能です。

## 2. AWS Cloud9のセットアップ

### 2.1 環境の作成
1. AWSマネジメントコンソールにログインし、「Cloud9」を検索し、Cloud9のサービスを選択します。
2. 「Create environment」ボタンをクリックします。
3. 環境の名前（例: `JupyterEnv`）と説明を入力します。
4. インスタンスタイプはプロジェクトに応じて選択しますが、小さなプロジェクトであれば `t2.micro` で十分です。
5. 環境の作成を完了させるために「Create」をクリックしてください。このプロセスは数分かかる場合があります。

### 2.2 基本設定
AWS Cloud9の環境が用意できたらターミナルを開き、次のコマンドを実行して必要なパッケージを更新します。

```bash
sudo yum update -y
```

## 3. Jupyter Notebookのインストール

### 3.1 パッケージの更新とPythonの確認
ターミナルで以下のコマンドを実行し、Pythonがインストールされていることを確認します。

```bash
python3 --version
```

もしPythonがインストールされていない場合は、以下でインストールします。

```bash
sudo yum install python3 -y
```

### 3.2 Jupyter Notebookのインストール
次に、pipを使ってJupyter Notebookをインストールします。

```bash
pip3 install --user notebook
```

## 4. Jupyter Notebookの設定

### 4.1 設定ファイルの作成
Jupyter Notebookの設定ファイルを生成します。

```bash
jupyter notebook --generate-config
```

### 4.2 設定の編集
次に、自分の設定ディレクトリの `~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py` ファイルを編集し、以下の設定を追加または変更します。

```python
c = get_config()
c.NotebookApp.ip = '*'  # どのIPアドレスからもアクセス可能に
c.NotebookApp.open_browser = False  # 起動時にブラウザを開かない
c.NotebookApp.port = 8888  # ポート設定
c.NotebookApp.notebook_dir = '~/environment'  # 作業ディレクトリ
```

## 5. Jupyter NotebookをAWS Cloud9で起動

### 5.1 パスワードの設定
セキュリティのためにJupyter Notebookのパスワードを設定しましょう。ターミナルで以下のコマンドを実行します。

```bash
jupyter notebook password
```

プロンプトが表示されたら、好みのパスワードを入力します。

### 5.2 Jupyter Notebookの起動
以下のコマンドでJupyter Notebookを起動します。

```bash
jupyter notebook
```

これにより、ビューアモードで開くためのURLが提供されます。

## 6. AWS Cloud9でのJupyter Notebookの利用
AWS Cloud9のIDEから、環境の「Preview」オプションを使って、Jupyter Notebookのビューアを開きます。提供されたポートと同じ値を持つURLをブラウザに入力することでアクセスできます。

## 7. まとめ
この記事で説明した手順に従うことで、AWS Cloud9上にJupyter Notebookの環境を構築し、インタラクティブなPythonプログラミングやデータ分析を開始できるはずです。AWS Cloud9は、開発、デバッグ、コラボレーションを行う際の大変優れたプラットフォームです。次は、この設定を利用してデータ処理や機械学習モデルの開発を進めていきましょう。 

AWS Cloud9でJupyter Notebook環境を構築する方法

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