scikit-learn

この記事はscikit-learnについて解説した記事です。会話形式のやさしい文章で「scikit-learn」の用語のイメージを紹介した後に、採用に役立つscikit-learnの知識を解説しています。

1分で分かる!scikit-learnとは?

うーん。これは困ったな…。なんて読むんだろう…。

あれ、ことりん君どうしたの?ずいぶんと困った顔をしているね?

あ、ジャバード先生!そうなんだ。とても困っているんだよ…。

ジャバード先生に話してごらん?

ありがとう!実はレタスコンピュータさんから、エンジニアを探して欲しいっていうメモ書きをもらっちゃってさ…。

そうなんだね。そのメモ書きにはなんて書いてあるの?

えっとね…「scikit-learn」って書いてあるんだけど、これ何のことかな?

それはサイキットラーン (scikit-learn)って読むんだよ。

さいきっとらーんって読むんだ!読み方は分かったけど、何なの?

scikit-learnは、Python用の機械学習ライブラリだよ。

機械学習のライブラリなんだ!

そうそう。scikit-learnはオープンソースソフトウェアだから、誰でも無料で利用することができるんだ。

あ、そういえば以前「TensorFlow」について教えてもらったよね?あれも機械学習のライブラリだったような…。

ことりん君、よく覚えていたね!たしかにTensorFlowも、scikit-learnと同じ機械学習のライブラリだね!

やっぱりそうだよね?でも、どうやって使い分ければいいんだろう…。また新たな悩みが…。

悩む必要はないんじゃないかな?

どうして?

きちんとした定義があるわけではないけど、それぞれのライブラリで得意なことはある程度わかっているからね。

ふーん。それを元に判断すればいいって感じだね。

そうだね!ちなみにTensorFlowは、大規模なデータを扱うことが得意なんだ。一方で、scikit-learnは、比較的情報量が少ないものが得意だといわれているよ!

そうなんだね!ジャバード先生、ありがとう!scikit-learnについて理解できたよ!じゃあレタスコンピュータさんには、scikit-learnができる機械学習エンジニアを紹介してあげれば良さそうだね!

そうだね!ことりん君がいうとおり、それでいいと思うよ!

ちなみに、scikit-learnができるエンジニアさん知らない?

心当たりがあるので、後でことりん君に教えてあげるよ!

重ねてありがとう!なんとかなりそうなことを、レタスコンピュータさんにお話ししてくる!

はーい!気を付けてね!

scikit-learnとは?採用に役立つ基礎知識

scikit-learnとは、Pythonにおける機械学習のライブラリです。オープンソースソフトウェアとして公開されているため、誰もが無料で利用することができます。

このプロジェクト自体がGoogleが開催しているGoogle Summer of Codeというプロジェクトから生まれたという縁もあり、現在でも一部Googleからの支援を受けて、開発を進めています。

scikit-learnは、機械学習のアルゴリズムが実装されており、簡単に機械学習を実践できるようになっています。また、機械学習で利用可能なサンプルのデータセットがついているため、学習にも最適です。

scikit-learnを使うエンジニア

前述したように、scikit-learnは機械学習のライブラリです。scikit-learnは、Pythonで機械学習を行う際の、最もスタンダードなライブラリとなっています。そのため、機械学習エンジニア、AIエンジニアといった人たちがscikit-learnを使います。

また、データ解析などにも利用できるため、データサイエンティストもscikit-learnを利用します。

scikit-learnを使うエンジニアの特徴と在籍業界

scikit-learnを使うエンジニアの特徴としては、機械学習やデータ分析といった最先端スキルに興味を持っている人たちが多いです。

なお、AIやデータ分析はすでにさまざまな業界で取り入れられています。そのため、scikit-learnを使うエンジニアも特定の業界だけではなくいろいろな業界に在籍しています。

採用する時に知っておくとよいこと

scikit-learnで何ができるの?

scikit-learnは、さまざまな機能があります。それらの機能を使うことでいろいろな結果を得ることができます。

たとえば、「回帰」という機能を使うと、与えられたデータをもとに結果を予測することができます。また、「分類」という機能を使うと、データをもとに判断(分類)が可能です。

他にも便利な機能がたくさんあるので、エンジニアから多くの支持を集めているといえそうですね。

求人のポイント

求人を作成する時は、下記の内容を求人に入れるとよいです。

1.システム(サービス)の詳細
※特にそのシステム(サービス)をなぜ作っているのかを熱量をもって記載する。
2.開発環境
3.現在のエンジニア組織の体制
4.現行システムの課題と募集の背景
5.求められる業務と期待値
6.エンジニアとしてのスキルアップ支援制度の有無と詳細
7.エンジニアチーム内での相互成長のための仕組み(勉強会やLT会など)の有無と詳細
8.選考フロー
9.待遇
10.キャリアパス

scikit-learnの豆知識

scikit-learn関連の資格

scikit-learnに関連する資格としては以下のようなものがあります。

Python3エンジニア認定 データ分析試験

データ分析試験は、一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会が主催する認定資格です。この資格では、Pythonを使ったデータ分析の基礎や方法が問われます。

なお、scikit-learnは、全問題に対して約20%の出題割合となっています。

参考:データ分析試験

E資格

E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会が主催する資格です。この資格では、ディープラーニングの理論、手法、実装能力などが問われます。

この資格対策として、scikit-learnのプログラムを理解するという勉強法を進めている有識者もいます。

参考:E資格

scikit-learn関連のイベント

scikit-learn関連のイベントとしては以下のようなものがあります。

Scikit-learn DevSprint Japan

Scikit-learn DevSprint Japanは、Scikit-learnコンソーシアムと富士通研究所が開催しているScikit-learnに関するイベントです。

このイベントは、オープンソースであるScikit-learnに対して機能追加やバグの改修を参加者で行っていくという目的で開催されています。

参考:Scikit-learn DevSprint Japan

PyCon JP

PyCon JPは、一般社団法人PyCon JP Associationが主催しているイベントです。このイベントはPythonをメインテーマとして、さまざまなセッションが実施されます。

PyCon JP 2021では、scikit-learnの新機能などを解説するセッションがありました。

参考:PyCon JP 2021

 

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