データサイエンティストの採用で知っておくべき技術用語まとめ

データサイエンス関連で知っておくべき技術用語のまとめです。データサイエンスに関する職種や開発用語、フレームワークなどを軸に紹介しています。

職種

データサイエンティスト

データサイエンティストは、クライアントが抱えている課題を洗い出し、その課題を解決するために必要なデータを収集、分析し、分析結果から課題の解決策を検討するまでを担当しています。

データ分析という技術面はもちろん、ビジネスに対する知見が求められるため、数あるITエンジニア関連の職種の中でも上位に位置しています。

データサイエンティスト

開発言語・フレームワーク・ライブラリ

Python

PythonはWebアプリケーションの開発も可能ですが、データ分析にもよく利用されるプログラミング言語です。なぜならば、Pythonはデータ分析や数学関連のライブラリが豊富に存在するためです。

Python

pandas

pandasは、Pythonの代表的なデータ分析ライブラリです。オープンソースソフトウェアであるため、誰もが無料で利用できます。

pandas

TensorFlow

TensorFlowは、Google社が開発し、2015年にリリースされた機械学習のフレームワークです。このTensorFlowを活用することで、顔認識、音声認識、画像認識、さらにはリアルタイム翻訳などを実現可能です。

TensorFlow

データサイエンスに関連するツール

Tableau

Tableauとは、アメリカのTableau Software社が開発したデータ分析等を行うソフトウェアです。また、データ分析結果をグラフィカルに可視化する機能も有しています。

プログラミングを必要としないドラッグ&ドロップなど簡単な操作で分析が可能なノーコード(ローコード)ツールに属するため、非IT部門でも活用できるのがメリットです。

Tableau

Qlik

Qlikはデータ分析ソフトウェアです。BIツールと呼ばれることもあります。直感的なUIや誰もが簡単に作業できるデータ分析機能、そしてデータに新たな価値を見出すデータ探索機能などを備えています。

先程紹介したTableauとは競合関係にあります。

Qlik

Hadoop

Hadoopとは、分散処理を高速に行うことができるオープンソースソフトウェアです。テキストファイル、画像、動画などの非構造化データに関する処理を得意としており、大量データについても分散処理を行うことで高速なパフォーマンスを実現しています。

Hadoop

MATLAB

MATLABとは数値計算やデータ解析を専門に行うソフトウェアです。また、その数値計算ソフトウェア内で利用するプログラミング言語でもあります。さらにグラフィックス(データの可視化)やアプリケーションの作成なども実現できるなど、豊富な機能を有しているのが特徴です。

データサイエンスに関連するトレンド

MLOps

MLOpsとは機械学習に関する開発チームと運用チームにおけるベストプラクティスをまとめたものです。また、さまざまなソフトウェアやサービスを活用したり、開発チームと運用チームが協力しやすい体制を構築することで、機械学習をより成功に導くための手法でもあります。

GoogleやAmazonも自社にMLOpsを導入するなど、データサイエンス界隈で注目されている用語の1つです。

MLOps

Kaggle

Kaggleとは、データサイエンティストや統計に関する専門家、および企業が集うプラットフォームです。企業や大学などがKaggle上に出した課題を、エンジニア(チームや個人)が予測モデルや分析手法を実装し解決していくコンテストのようなものも開催されており、優秀な成績を収めると賞金を獲得することもできます。

なお、同社は2017年、Googleによって買収されました。そのため、現在はAlphabet (Google)社の傘下となっています。

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技術用語一覧


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