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データサイエンス技術:概要

どこから始めればよいかわからないですか?私たちのデータサイエンスの理解コースでは、コーディング不要でデータサイエンスの基本を概観できます。

または、DataCampで教えられている技術についての詳細情報を読み進めてください。

Python

Pythonは世界で最も人気のあるプログラミング言語の一つです。実運用に耐えうる言語であり、ワークフローのあらゆる部分と統合できる単一のツールとしての能力を持っています。ウェブアプリケーションを構築したい場合でも、機械学習モデルを作成したい場合でも、Pythonがあなたを目的地に導きます!

  • 汎用プログラミング言語(あらゆるものを作るために使用可能)

  • 読みやすく学びやすいプログラミング言語の一つとして広く認識されている

  • 最先端の機械学習およびAIアプリケーションに選ばれる言語

  • モデルを「本番環境」に投入するために一般的に使用される

  • 展開の容易さと再現性が高い

R

Rは主に学術や研究で使用されてきましたが、近年では企業での利用が急速に拡大しています。データ処理のために特別に構築されており、今日利用可能な最先端の統計手法に対して直感的なインターフェースを提供します。

  • データ分析および可視化のために特別に構築された言語

  • 伝統的に統計学者や学術研究者に使用されてきた

  • 最先端の統計学に選ばれる言語

  • コミュニティによる膨大な数のパッケージが存在する

  • データ駆動型アプリやダッシュボードの迅速なプロトタイピングが可能

SQL

世界中の生データの多くは、リレーショナルデータベースと呼ばれるテーブルの整理されたコレクションに保存されています。データアナリストやデータサイエンティストは、SQLを使ってこれらのデータベースからデータを操作し抽出する方法を知っておく必要があります。

  • 情報をデータベースに保存するすべての組織に役立つ

  • ビジネスで最も需要の高いスキルの一つ

  • 構造化されたデータにアクセスし、クエリを実行し、抽出するために使用される(例:データベース)

  • データクエリ、データ操作、データ定義、データアクセス制御を含む範囲を持つ

データベース

データサイエンティスト、アナリスト、エンジニアは常にデータベースと対話する必要があり、データベースは大量の情報をテーブルに保存しながらパフォーマンスを落としません。SQLを使ってデータベースからデータをクエリし、データ内のさまざまな現象やそれらの関係をモデル化できます。最も人気のあるデータベースの違いについては、私たちのブログ記事を参照するか、以下の要約をお読みください。

Microsoft SQL Server

  • Microsoftが構築および維持する商用リレーショナルデータベース管理システム(RDBMS)

  • WindowsおよびLinuxオペレーティングシステムで利用可能

PostgreSQL

  • PostgreSQL Global Development Groupとそのコミュニティによって維持されている無料のオープンソースRDBMS

  • 初心者に優しい

Oracle Database

  • Fortune 100企業の97%が使用する最も人気のあるRDBMS

  • データにアクセスしクエリを実行するにはSQLの拡張であるPL/SQLの知識が必要

スプレッドシート

スプレッドシートはビジネスの世界で広く使われており、生データの山を整理、分析、保存して明確な洞察を得るためにテーブルにデータをまとめます。Microsoft ExcelとGoogle Sheetsが最も人気のあるスプレッドシートソフトウェアであり、テーブルのセルにデータを入力できる柔軟な構造を持っています。

Google Sheets

  • ユーザーは無料で利用可能

  • リンク共有と権限を通じてユーザー間のコラボレーションを可能にする

  • 統計分析および可視化は手動で行う必要がある

Microsoft Excel

  • 有料ライセンスが必要

  • コラボレーションに関してはGoogle Sheetsほど好まれていない

  • 統計分析および可視化のための組み込み関数を含む

ビジネスインテリジェンスツール

ビジネスインテリジェンス(BI)ツールは、上級分析専門家だけでなくあらゆるスキルレベルの人にデータ発見を可能にします。これらはデータを一箇所に集め、何が重要かを洞察し、結果を予測し、さらに多くのことを行うためのツールを提供する、データを扱う最も簡単な方法の一つです。

Tableau

TableauはMicrosoft Excelを強化したようなデータ可視化ソフトウェアです。ユーザーフレンドリーなドラッグ&ドロップ機能により、誰でも簡単にアクセス、分析、そして非常に影響力のあるデータ可視化を作成できます。

  • Amazon、Experian、Unileverなどの企業に信頼される広く使用されているビジネスインテリジェンス(BI)および分析ソフトウェア

  • ユーザーフレンドリーなドラッグ&ドロップ機能

  • Microsoft Excel、Oracle、Microsoft SQL、Google Analytics、SalesForceなど複数のデータソースをサポート

Microsoft Power BI

Microsoft Power BIはユーザーが生データを接続・変換し、計算列やメジャーを追加し、簡単な可視化を作成し、それらを組み合わせてインタラクティブなレポートを作成することを可能にします。

  • リアルタイムデータアクセスを提供するウェブベースのツール

  • ユーザーフレンドリーなドラッグ&ドロップ機能

  • Azure、SQL、Excelなど既存のMicrosoftシステムを活用

シェル

シェルはコマンドラインインターフェースを提供し、わずかなキーストロークでコンピュータのオペレーティングシステムを制御できます。時に「プログラミングの万能の接着剤」と呼ばれ、既存のプログラムを新しい方法で組み合わせたり、繰り返し作業を自動化したり、世界の半分以上離れたクラスタやクラウド上でプログラムを実行したりするのに役立ちます。

Scala

Scalaはオブジェクト指向と関数型プログラミングを融合した言語で、大規模アプリケーションやデータエンジニアリング基盤に人気があります。Netflix、Airbnb、Morgan Stanleyなどの企業に好まれ、生産性、アプリケーションのスケーラビリティ、信頼性を向上させます。

Git

バージョン管理はプログラミングの強力なツールの一つです。いつ何をしたかを記録し、不要な変更を元に戻し、他の人と大規模に協力することを可能にします。Gitはデータサイエンティストやソフトウェア開発者に非常に人気のある現代的なバージョン管理ツールで、より短時間でより多くの作業をより少ない苦労で行えます。

Julia

Juliaは科学計算、機械学習、データマイニングに理想的な言語として設計された、刺激的で比較的新しいプログラミング言語です。2012年にリリースされ、経験豊富なデータ実務者の間で急速に人気を集めています。

Cの速度、Pythonの汎用プログラミング能力、Rの統計的パワーを兼ね備えるよう設計されており、他の言語と比べて比較的学びやすい強力な言語です。

現在、Juliaは4,000万回以上ダウンロードされており、8,000以上のパッケージが登録されたコミュニティを築いています。2022年10月時点でJuliaはPYPL指数およびTIOBE指数でそれぞれ25位と27位にランクインしています。つまり、まだPython、R、MATLABほどの人気はありませんが、SASやScalaと同程度の人気を持つ新進気鋭の言語です。

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