要約:
- データサイエンスは、金融や医療からマーケティングやテクノロジーまで、様々な産業で不可欠な存在となっている。
- PythonとRは、データサイエンスで主に使用されるプログラミング言語であり、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、TensorFlow、PyTorchなどのライブラリが重要である。
- データサイエンスプロジェクトのワークフローには、データ収集、クリーニング、EDA、特徴量エンジニアリング、モデル構築、モデル評価、デプロイメントが含まれる。
- Gitはソースコードの変更を追跡するためのバージョン管理システムであり、Dockerはアプリケーションのコンテナ内での開発、配信、実行を支援する。
感想:
データサイエンスの分野はますます重要性を増しており、PythonとRがその中心的な役割を果たしていることが理解できます。必要なライブラリやツールを使いこなすことで、データサイエンティストは効率的に作業を行い、データから有意義な洞察を得ることができるようになります。また、Jupyter Notebook、Anaconda、RStudio、Shiny、Git、Dockerなどのツールを活用することで、プロジェクト管理やデプロイメントがスムーズに行え、データサイエンスプロセス全体がより効果的になることが期待されます。