【2026年版】データサイエンス環境をDocker / Dev Containers で一発構築する — Jupyter / VS Code / Cursor
🔁 2026年リライト版 この記事は2020年4月に公開した「データ分析（データサイエンス）に必要な環境（Jupyter Lab）を一発で整えるワンライナー」を、Dev Containers / uv / Apple Silicon 前提で全面書き換えしたものです。 2020年からの主な変化点 Apple Silicon (M1–M4) が主流化。jupyter/datascience-notebook も linux/arm64 イメージが公式公開（マルチアーキ化） Dev Containers（旧 VS Code Remote - Containers） が成熟。devcontainer.json 一枚で VS Code / Cursor から即座にコンテナ開発可能に uv（Rust製Pythonパッケージマネージャ） が2024年以降デファクト化。pip install より10〜100倍高速 Rancher Desktop / OrbStack / colima など Docker Desktop の代替が普及（ライセンス変更で企業は代替を検討するケース多し） JupyterLab 4.x + AI Notebook extensions（Jupyter AI、Cursor Notebooks）で対話的ML開発が一般化 パターン1: 最速ワンライナー（変わらず健在） ❯ docker run --rm -p 10000:8888 \ -e JUPYTER_ENABLE_LAB=yes \ -v "$PWD":/home/jovyan/work \ quay.io/jupyter/datascience-notebook:latest 2024年からイメージレジストリが Docker Hub → quay.io/jupyter/* に移行しています。jupyter/datascience-notebook は Docker Hub にも残っていますが、更新が遅いので quay.io 版の使用を推奨します。