要約:
- データサイエンス領域では、AIアシスタントツールの統合が洞察の獲得、モデル構築、意思決定の方法を変える可能性がある。
- Pythonはデータサイエンス分野で依然として主要な言語であり、NumPy、Pandas、scikit-learnなどのライブラリを使用することで情報科学プロジェクトの各段階に強いコア環境を提供する。
- TensorFlowは機械学習とディープラーニングのためのオープンソースソフトウェアツールであり、PyTorchは動的計算グラフと単純さが特徴である。
- DataRobotは機械学習アプリケーションの作成と展開を高速化するAIベースの自動機械学習であり、TableauはBIツールであり、DatabricksはApache Sparkを基盤とする並行分析アナリティクス環境である。
考察:
これらのAIツールは、データサイエンスパイプラインに容易に統合でき、データ分析プロセスから得られる結果の効率性、一貫性、品質を向上させることができます。現代のAIなどの先進技術と統合されることで、データサイエンティストは革新のスピードを高め、意思決定を研ぎ澄まし、組織が巨大なデータを背景に前進する世界で高い目標を達成するのに役立ちます。
元記事: https://www.analyticsinsight.net/data-science/enhance-your-data-science-workflow-top-7-ai-tools