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。
開発言語・フレームワークフレームワークとは、必要となる機能を簡単に開発できるようにまとめたプログラム群です。昨今、ビジネスのスピードは急速にあがっています。そのため、サービスを開発する際も、より早く完成させることが求められています。ただ、すべての機能をゼロから開発していると多くの時間を費やしてしまいます。 フレームワークは、システムを開発する際に必要となる機能があらかじめプログラミングされており、簡単に利用することができます。例えば、Webアプリケーションのフレームワークであれば、ログインなどの認証機能、メール送信機能、簡単な画面などといった具合です。 なお、フレームワークはプログラミング言語ごとに異なります。PythonであればDjango、Flask、PHPであればLaravel、CakePHP、RubyであればRuby on Railsなどです。それぞれ特徴があるため、目的や用途などを考慮して採用するフレームワークを決定します。 More・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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
