ウェブサイトとは何ですか？

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Technologist's magazine, Minato-ku (2025)

26/09/2022

プログラミング言語とは、Webサイトやアプリケーション、ゲーム、システムなどのプログラミングを行うために使用する一連の既存の言語のことです。主要な言語は複数の領域や職種に対応できる汎用性に優れており、これらを利用できるスキルを身につけておけば転職も有利に進められます。ここでは、今学ぶべきプログラミング言語５つの特徴やできること、メリット・デメリットを解説します。 iPhone・iPad向けのアプリ開発で需要が高い人気言語「Swift」【特徴】「Swift」は、Apple社が2014年に発表したiOS、macOSのアプリケーション開発言語です。iPhone向けのアプリ開発で特に需要が高いものの、Swiftのスキルを有するエンジニアは現状では少なく、転職でも有利となるプログラミング言語です。シンプルなコードが特徴で比較的難易度も低いことから、初心者や未経験者でも学びやすいのが人気の理由です。【できること】 iPhoneやiPadを中心にApple社製品のアプリ開発 Apple WatchやApple TVアプリの作成も可能 Webアプリ開発 Webサーバー作成　　ほか【メリット・デメリット】専用の開発ツールであるXcodeを使えば、初心者でも簡単に開発環境を用意できる C言語やObjective-Cと簡単に連携できる Macでしか開発できないのでWindowsやLinuxユーザ－は扱いづらい Webサイトに動きを加えられる他にない機能を搭載「JavaScript」【特徴】「JavaScript」は、Webページに動きを加えるためのプログラミング言語です。ブラウザ上で動作するプログラム開発では欠かせない言語といえます。また、Javascript実行環境の「Node.js」を使えばサーバーサイドでも動作が可能となり、Webサイトやアプリ開発で多用されるようになりました。複雑な環境構築が不要なので初心者にも使いやすく、今後もますます需要が拡大すると見込まれています。【できること】 Webページに動作をつける Webサイト・Webアプリ開発ゲーム開発スマホアプリ開発　　ほか【メリット・デメリット】フロントエンド、サーバーサイド...

プログラミング言語とは、Webサイトやアプリケーション、ゲーム、システムなどのプログラミングを行うために使用す

19/09/2022

AIや機械学習が浸透する中で、「データ基盤エンジニア」は高度な技術力が求められる職種なので代替が利きにくく、市場価値・将来性の高い職種です。転職市場でも需要が大きく、データ基盤エンジニアのスキルを身につけておくと、望むようなキャリアチェンジや年収アップも期待できるでしょう。ここでは、データ基盤エンジニアの仕事の内容やなるために必要なスキル、取っておきたい資格、キャリアパスなどを解説します。データ基盤エンジニアとははじめにデータ基盤エンジニアとはどんな仕事なのか、その特徴やほかのデータを扱う仕事との違いを解説します。 ■データ基盤エンジニアの特徴データ基盤エンジニアとは、データを活用するための基盤の構築と運用を行う職種です。基盤エンジニアやデータ分析基盤エンジニア、データエンジニアとも呼ばれます。生の状態のデータを企業やエンジニアが使いやすいような形式に処理をして、活用できるように情報基盤の構築や運用を行います。データ基盤エンジニアはデータサイエンティストやデータアナリストと連携して、AIやビッグデータなどの領域で活躍しています。 ■データサイエンティスト・データアナリストとの違いデータ基盤エンジニアが、データの収集と分析をしやすくするための基盤を作るのに対し、データサイエンティストは、これらのデータを分析してビジネス改善の提案をするのが主な業務です。データ基盤エンジニアにはサーバーやネットワークについての技術的な知見が必要ですが、データサイエンティストはこれらのスキルがなくても、統計学や分析の知識、アプリケーションの最適な利用方法などの知見があれば業務を行えます。データアナリストもデータサイエンティスト同様に、データを活用して企業の課題解決などに貢献する仕事です。データサイエンティストは分析モデルの構築がメインの仕事であるのに対し、データアナリストは企業の意思決定支援やビジネスへの応用に関わる役割が多くなります。 ■データベースエンジニアとの違いデータ基盤エンジニアとデータベースエンジニアは、データベースを構築して正しく管理する点では違いはありません。違いはデータの利用目的や管理方法で、データベースエンジニアは業務システムからWeb系サービスまであらゆるデータが扱う範囲となります。一方のデータ基盤エンジニアは分析のためのデータが対象範囲で、膨大な量であることから管理方法も異なり、分散管理を使った技術やクラウドサービスが用いられます。データ基盤エンジニアの仕事内容データ基盤エンジニアの具体的な仕事内容は、主に以下のような業務となります。 ■情報基盤の構築・設計・運用データを活用するにはデータの整理をしなくてはならず、そのための...

AIや機械学習が浸透する中で、「データ基盤エンジニア」は高度な技術力が求められる職種なので代替が利きにくく、市

12/09/2022

統計解析やグラフィック分野に特化しているプログラミング言語の「R言語」は、PythonとともにAIや機械学習の浸透に伴い注目度が高まっています。R言語を利用できる人材は、データサイエンスやAI分野の転職市場でも有利に進められることでしょう。ここでは、R言語を利用する職業や活用方法、R言語とPythonの違いなどについて解説します。 R言語を理解する R言語にはどのような特徴があるのでしょうか。詳細を理解しておきましょう。 ■R言語とは R言語とは、オープンソースで利用できる統計やデータ解析に特化したプログラミング言語です。PythonやMATLABと比較すると短いコードで統計処理を実施でき、ベクトル（リスト）処理の仕組みで柔軟なデータ処理を実現しています。データサイエンティストやデータアナリストであれば、Python、Excel、SQLと同様に習得しておきたい必須ツールのひとつです。 ■R言語の特徴 R言語には、以下のような特徴があります。 ●ベクトル処理を実行できるベクトル処理とは、個々のデータを「ベクトル」という概念で取り扱うことです。膨大な量のデータをある程度のかたまりとして処理することで、処理速度を飛躍的に向上させます。ベクトルのための関数が豊富に用意されているのも、R言語が一般化した理由のひとつです。 ●可視化に優れたグラフ機能 R言語は、多様なグラフを簡単に作成できるのも特徴のひとつです。折れ線グラフや棒グラフ、円グラフはもちろん、ヒストグラム、ヒートマップ、散布図、樹状図などで可視化できるので、わかりやすく説得力のある資料づくりが可能となります。 ●互換性が高い R言語は、データを外部の統計アプリから簡単に読み込める高い互換性があります。エクセルでも使えるcsv形式はもちろん、統計解析用のプログラムSPSSで保存されるバイナリデータも処理が可能です。 ●パッケージが豊富 R言語には多種多様なパッケージが用意されていることも、人気の理由です。データフレームの操作を容易にする「dplyr」やグラフ描画用の「ggplot2」、文字列を操作する「stringr」など、数万に及ぶパッケージが利用可能です。 ■R言語でできること R言語を利用すると、主に以下のようなことが可能となります。 ●統計解析...

統計解析やグラフィック分野に特化しているプログラミング言語の「R言語」は、PythonとともにAIや機械学習の

05/09/2022

AIやDXの社会実装が進む中で、AI（DX）活用に関するアドバイスや提案をおこなう「AIコンサルタント」「DXコンサルタント」の注目度が高まっています。人材不足で需要が大きく、AIエンジニアやプログラマーからのキャリアパスも可能なAIコンサルタントやDXコンサルタントへの志望者も多いことでしょう。ここでは、特にAIコンサルタントの仕事内容や主な活躍の場、必要なスキル、キャリアパス、転職するメリットなどを解説します。 AIコンサルタントという仕事 AIコンサルタントとはどのような職種なのでしょうか。DXコンサルタント・ITコンサルタントとの違いや、AIコンサルタントの具体的な仕事内容を詳しく解説します。 ■AIコンサルタントとは AIコンサルタントとは、クライアントが抱える経営課題や業務課題を、AIの技術を活用して解決に導く仕事です。これにより、業務の効率化や新規事業開拓、デジタル改革といったプロジェクトをサポートします。具体的には課題解決のために、AI技術を利用してどうアプローチするか、データの収集方法は適切か、予測や観測に基づいた問題点の指摘などのコンサルティングや、体制や予算管理などのマネジメントを行います。近年AIの需要は急速に拡大しているものの、明確な導入目的のもとで適切にAIを活用できているケースは多くありません。対応できるAIコンサルタントも不足しているので、この領域での転職需要は将来的にも拡大するでしょう。 ■DXコンサルタントとの違い DX（デジタルトランスフォーメーション）コンサルタントとは、AIのほかIoT、VR・AR等も含む新しいデジタルテクノロジーを活用した、組織構造や企業変革の手助けを行う仕事です。DXコンサルタントは単にシステムを導入するだけではなく、DXを用いて新たなビジネスモデルや新サービス、顧客体験（CX）を創出するために、業務プロセスや業務システム、組織構造、企業文化などを改革する役割を担います。 ■ITコンサルタントとの違い ITコンサルタントは、ITに特化してその活用を通じて企業の課題を解決する専門家です。経営戦略に沿ってIT戦略を策定し、システム開発の提案やシステムの最適化を通じて企業の経営を支援します。 ■AIコンサルタントの仕事内容 AIコンサルタントは、クライアントごとの課題に対して適切なAIソリューションを導入・運用する仕事です。そのため、クライアントの現状をヒアリングして分析を行い、それぞれに合った解決方法を導かねばなりません。導入するソリューションが決まれば、的確に運用できるようにマネジメントを行います。予算や納期に応じて人材を確保して、的確な指示を出しながらスムーズに業務を遂行するのも重要な役割のひとつです。 AIコンサルタントの主な活躍の場 AIコンサルタントは、以下のような企業で手腕を発揮しています。代表的な企業とAI関連事業を紹介しましょう。 ■マッキンゼー・アンド・カンパニーアメリカのコンサルティングファームで日本にも支社がある「マッキンゼー・アンド・カンパニー」は、データやAIの活用はもちろん、コアテクノロジーの近代化や新技術導入、オペレーション最適化・自動化などを通じて、クライアントのデジタル成長を加速化させています。 ■ボストン・コンサルティング・グループ「ボストン・コンサルティング・グループ」も、同じくアメリカを本拠地とするグローバルコンサルティングファームです。データアナリティクスやAIも得意分野で、データアナリスト、データサイエンティスト、エキスパートコンサルタントなどによる...

AIやDXの社会実装が進む中で、AI（DX）活用に関するアドバイスや提案をおこなう「AIコンサルタント」「DX

29/08/2022

データサイエンティストやAI分野の研究職に就職・転職をするなら、専門職として成長ができ、広い分野の経験やキャリアを積むことができる企業がおすすめです。年収などの条件も気になるところでしょう。今回の記事では、データサイエンティスト協会に所属しており、育成環境が充実していて高年収も望めるおすすめの企業を5社紹介します。質・量ともに業界におけるリーディングカンパニー「ブレインパッド」【会社概要】ビックデータという概念すらなかった2004年の創業以来、「データ活用の促進を通じて持続可能な未来をつくる」のミッションのもと、数多くの企業を支援してきたリーディングカンパニー。2013年にデータ分析専門企業として初の東証一部上場を果たし、以降も変革を目指す企業と共に最前線を走り続け、確固たる地位を築いています。【特徴】「分析力」「エンジニアリング力」「ビジネス力」といった3つの強みを活かして、専門人材によるデータ分析とSaaSプロダクトによるデータ活用の2面でフルサービスを提供しています。アナリティクスとエンジニアリングのスキルを駆使したビジネス課題の解決を行うコンサルタントから、データ活用の社会実装を支える実用的なプロダクトの提供に至るまで、幅広い事業を展開しています。今まで支援したクライアントは、業界を問わず1,000社を超えています。【おすすめポイント】専門性の高い事業を展開しているので、多岐にわたる分野の優秀な人材が集まっているブレインパッドで経験を積むと一流の専門家になることができ、その後の華やかなキャリアパスを描けるブレインパッドという場を活かして自分を成長させたい、業界初のことに挑戦したい人が求められており、個人のアスピレーションを実行に移せるコンサルティングファーム出身者も多数在籍しているので転職でその経験を活かせる国内屈指のデータサイエンティスト集団としてAIの社会実装を目指す「ALBERT」【会社概要】 ALBERT（アルベルト）は、分析力を武器にAIやビッグデータ活用におけるコンサルティングや製品の提案を行っています。設立15周年となる2020年に、「データサイエンスで未来をつむぐ We are the CATALYST.」という新たなミッションを打ち出し、データサイエンスの社会実装を通して産業間に変革をもたらす「CATALYST」となることを目指しています。2021年にはSBIグループと資本業務提携し、日本屈指のデータサイエンスカンパニーとして成長を続けています。【特徴】同社では、製造や自動車、通信、流通・インフラ、金融の5つの重点産業のデータを起点に、データを産業横断的にシェアすることで新しい価値を生み出す「CATALYST戦略」を推進しています。250人のデータサイエンティストを組織化し、コンサルからAIシステムの実装までワンストップで支援...

データサイエンティストやAI分野の研究職に就職・転職をするなら、専門職として成長ができ、広い分野の経験やキャリ

22/08/2022

ビッグデータの活用が一般的となった現状では、膨大な量のデータを分析してデータの特徴やパターンなどを検証する統計学がさまざまな分野で利用されています。中でも記述統計や推測統計の知見があれば、転職でも有利な武器となるでしょう。ここでは、記述統計と推測統計の違いや活用例などを解説します。記述統計・推測統計は統計学の種類最初に、統計学の意味や種類などの基礎知識を解説します。 ■統計学とは何か統計学とは、ばらつきのあるデータを応用数学の手法を用いてその性質を調べ、元の大きなデータの規則性や不規則性を推測する方法論を体系化した学問です。 AIやIoTの進化により、ビッグデータの活用が飛躍的に増えています。膨大かつ多様な情報の中から課題解決に必要な知見を引き出せば、ビジネス上の意思決定が可能となります。また、膨大な過去の実績データから傾向を分析することで、高精度な予測も行えます。こうしたデータ処理を可能としているのが統計学で、行政や教育、医療などのさまざまな産業や、ビジネスではプロダクト、マーケティング、サービスなどの領域で多用されています。 ■統計学の種類統計学は、大きく記述統計、推測統計、ベイズ統計の３つに分類できます。 ●記述統計「記述統計」とは、実在するデータに対してその特徴や性質を把握する手段です。データの平均や分散、標準偏差などを計算して分布を明らかにすることで、データの性質をわかりやすく変換することを目指しています。そのため、可視化できる表やグラフ化などが広く用いられます。記述統計を用いた例としては、テストの平均点や偏差値などが挙げられます。記述統計はデータをわかりやすくするための手法を学ぶ学問なので、そもそもデータが存在しないと分析ができません。その弱点を克服したのが、推測統計という考え方です。 ●推測統計「推測統計」とは、手持ちのデータを分析して、まだ手に入れていないデータについて議論・推測する方法を学ぶ学問です。一部の「標本」から全体の「母集団」を推測する手段であり、標本の性質から母集団についての仮説を立てて分析を行います。選挙の出口調査などがこれにあたります。 ●ベイズ統計もうひとつの統計学が「ベイズ統計」です。ベイズ統計は、標本を必要とする記述統計や推測統計と異なり、標本を必要としないのが大きな特徴です。標本のデータが不十分でも、ある事態が発生する「事前確率」を設定して、情報が追加されるごとに事前確率が変化する「事後確率」を更新...

ビッグデータの活用が一般的となった現状では、膨大な量のデータを分析してデータの特徴やパターンなどを検証する統計

15/08/2022

未来値の予測や因果関係を把握できる「回帰分析」は、経営戦略やマーケティング施策の構築などで有効活用でき、ビジネスシーンで多用されている分析手法です。回帰分析の知識や活用経験があると転職市場でも有利となるので、ぜひ取得しておきたいスキルのひとつです。ここでは、回帰分析の基礎知識やビジネスでの活用例、重回帰分析の進め方などを解説します。回帰分析とは最初に、回帰分析の目的や計算方法などの概要を解説します。 ■回帰分析とは回帰分析とは、「何かを行うこと(説明変数)」が「結果(目的変数)にどのような影響を及ぼしたか」という因果関係を明らかにする分析手法です。例えば、来店者数がどのように売上高に影響を与えているのかを分析したい場合、回帰分析では売上高が「目的変数」、来店者数が「説明変数」となります。回帰分析では、「どのような機能があると高い価格が設定できるか」という予測も可能で、数値で明確に根拠ある推論を立てられることから、多くの企業やビジネスシーンで活用されています。なお、説明変数が１つの場合を「単回帰分析」、2つ以上の説明変数を使う場合を「重回帰分析」と呼びます。 ■回帰分析を活用する目的回帰分析は、主に以下の目的で使われます。 ●影響の大きい要因・因果関係を推定する回帰分析を利用することで、ある結果（目的変数）にどの要素（説明変数）が最も影響したかという、影響の大きな要因を明らかにできます。例えば、「今回の売上増（目的変数）は、広告キャンペーン（説明変数）が本当に奏功したのか」を検討したい場合、広告キャンペーンのほか、来店者数といったその他の要因を複数用意して重回帰分析を行います。これにより改善の優先順位を決定しやすくなり、直感や経験に基づく判断ではない論理的根拠に基づいた経営判断や対策を行えることになります。 ●未来の値を予測する手元にあるデータを使って重回帰分析を行えば、未来の数値を予測することも可能です。例えば、駅まで500mの場所に新店舗を出店する際に、同じような条件の他店舗の利用者数や売上高などの説明変数を利用すると、新店舗のおおよその売上高を予測できます。また過去の広告宣伝費と売上データを利用すれば、新店舗の広告宣伝予算を計算式に代入することで、売上の推定値を算出できます。一般的に予測の精度を高めるには、すべての変数を利用するのではなく、複数の変数の中でも影響の大きい変数を選ぶことが重要とされています。 ■回帰分析の種類と計算方法回帰分析は、以下の計算式で求められます。 ●単回帰分析単回帰分析は、ある要素とある要素の関係性をシンプルに確認したい時に使われ、1つの目的変数ｙに対して1つの説明変数ｘがどのように影響を与えているのかを検討します。【単回帰分析の計算式】 y=ax+b（aとbは定数/偏回帰係数） ●重回帰分析重回帰分析は、1つの目的変数ｙに対し、複数の説明変数ｘn（n=1,2,3,……）...

未来値の予測や因果関係を把握できる「回帰分析」は、経営戦略やマーケティング施策の構築などで有効活用でき、ビジネ

08/08/2022

データを活用する基盤を作る専門職である「データエンジニア」は、AIや機械学習の普及により、将来的にますます需要が高まる職種のひとつです。ビッグデータがあふれるこれからの社会に不可欠な存在であり、経験を活かせばさまざまなキャリアパスも実現できます。この記事では、データエンジニアの仕事内容や必要なスキル、キャリアパスなどについて解説します。データエンジニアとはデータエンジニアとは、どのような役割を担うのでしょうか。確認しておきましょう。 ■データエンジニアとはどんな職種かデータエンジニアとは、データを活用するための基盤を作るエンジニアのことです。生の状態のデータを企業やエンジニアが活用可能な使いやすい形に処理して、データ分析のためのベースを構築するのが主な仕事となります。データエンジニアはデータサイエンティストやデータアナリストと連携して、ビッグデータやAIなどの領域で活躍しています。 ■データサイエンティスト・データアナリストとの違いデータエンジニア、データサイエンティスト、データアナリストは、いずれもデータを活用して新たな価値を創造する点では同じ専門家です。違いはそれぞれが主とする仕事内容です。データエンジニアは、データサイエンティストとデータアナリストが扱うデータを整理して、そのためのインフラやシステムなどの基盤を構築します。データサイエンティストは、データエンジニアが整理したデータを分析して、どう活用するのかを導き出すのが主な仕事です。アルゴリズムや統計といった情報科学理論などの数理統計知識を活用しながら分析し、ビジネス課題の明確化、新商品・サービス開発、業務プロセスを革新するための知見を引き出すなどの役割を担います。いわばデータ分析・活用のスペシャリストであり、データ分析とビジネス改善の提案が主な業務となります。データアナリストもデータサイエンティスト同様に、ビッグデータを活用して意思決定の精度向上に貢献する仕事です。データサイエンティストが分析モデルの構築に軸足を置いているのに対し、データアナリストは、企業の意思決定支援やビジネスへの応用に関わる役割が多くなります。自社や顧客の経営課題解決に向けたコンサルや、システム構築などを行うスペシャリストといえます。 ■データエンジニアの仕事内容データエンジニアは、主に以下のような業務に従事しています。 ●データの整理・加工データはそのままでは利用できない、使いづらいことが多く、これを整理・加工するのがデータエンジニアの仕事です。データ構成を統一する、欠損しているデータを補う、データの重複をなくすなど、データを分析しやすくするように整えていきます。また、データソースとなるシステムやデータベースから使えそうなデータを収集するのも、データエンジニアの仕事です。 ●情報基盤の設計・構築・運用整理・加工したデータを一元管理する情報基盤を設計・構築して運用するのも、データエンジニアの大事な仕事のひとつです。データベースやクラウドサービスを選定してインフラを構築し、データサイエンティストなどが容易に活用できるようにデータを格納します。稼働後は高速処理への対応、分析環境の改善、トラブル処理、監視などの運用管理も担います。 ●AI運用データの作成機械学習やAI開発における学習に必要な「教師データ」の作成も、データエンジニアの仕事です。質の良い教師データによりAIの性能が向上するため、データを適切に整えることが求められます。データエンジニアに求められる知識やスキルデータエンジニアには、データを整理・加工して基盤を構築する技術やAI・機械学習の知識など、さまざまなスキルが求められます。ここからは、データエンジニアに求められる主な知識やスキルを紹介します。 ■基礎的なプログラミングスキルデータエンジニアはプログラミングを行う機会もあるので、データ分析に使われるPythonやR言語、分散処理システム基盤で使われる...

データを活用する基盤を作る専門職である「データエンジニア」は、AIや機械学習の普及により、将来的にますます需要

25/07/2022

データ解析のサポートや数値計算処理などのAI・機械学習の分野では、さまざまなライブラリが存在し広く活用されています。中でも利用者が多いPythonの機械学習ライブラリで、使い勝手の良さで高い人気を誇るのが「PyTorch」です。本記事では、PyTorchの基礎知識やメリット・デメリット、基本的な使い方などを解説します。入門者もわかりやすいPyTorchの基礎知識最初に、PyTorchとは何かを初心者でもわかりやすく解説します。 ■PyTorchとは「PyTorch」は「パイトーチ」と読み、プログラミング言語で多用されているPythonの、オープンソースの機械学習ライブラリです。ベースとなるライブラリの「Torch」と「Python」を組み合わせたため、Pytorchと呼ばれています。Facebookの人工知能研究グループAI Research labが開発し、2016年10月にリリースされました。機械学習ライブラリにはほかにも、Googleが開発したTensorFlowやKerasなどがあります。機械学習の分野ではPython利用者が増えており、それに伴い使いやすくて自由度の高いPyTorchの人気が群を抜いて上昇しています。 ■PyTorchの特徴 ●高機能なプログラムを簡単に記述できる PyTorchで最も特徴的なのが、プログラム記述がシンプルなので高機能プログラムも簡単に記述できるという点です。直感的にコードを書くことができ、Pythonの拡張モジュールである「NumPy」と操作方法が似ていることから、Python利用者になじみやすいライブラリとなっています。 ●動的な計算グラフを導入することでより効率が向上するもうひとつの特徴は、ほかのライブラリが静的な計算グラフを利用するのに対し、PyTorchは動的な計算グラフ（Define-by-Run）を採用している点です。PyTorchはニューラルネットワークを構築するライブラリで、計算グラフとはニューラルネットワークにおける設計書にあたる部分です。PyTorchで動的に計算グラフを構築することで、柔軟かつより複雑なネットワークを実装しやすくなり作業効率が向上します。静的と動的の計算グラフはいずれかが優れているというわけではなく、静的グラフの方が適するケースもあるので、状況に応じて活用することが重要です。 ■Pytorchの構成とデータ構造 ●代表的な構成要素 Pytorchは複数の要素で構成されていますが、代表的な要素は以下となります。 torch：メインのネームスペースでTensor（テンソル）や様々な数学関数が含まれる torch.autograd：自動微分関数が含まれる torch.nn：ニューラルネットワーク構築のための様々なデータ構造やレイヤーが定義されている ●PytorchはTensorというデータ構造が基本 PytorchはTensorというデータ構造を基本としています。Tensorはデータ型ごとに定義されている任意の多次元配列で、関数「torch.tensor」を利用することで作成が可能です。GPU上で計算する際は「torch.cuda.FloatTensor」を使用するなど、環境に応じて使い分ける必要があります。 PyTorchのメリット PyTorchのメリットを以下にまとめました。 ■NumPyに近い操作性「NumPy」とは、Pythonでの機械学習の計算をより速く、効率的に行えるようにする拡張モジュールのことです。PyTorchはNumPyに近い操作性なので、NumPyを利用しているユーザーなら、すぐに使えるメリットがあります。...

データ解析のサポートや数値計算処理などのAI・機械学習の分野では、さまざまなライブラリが存在し広く活用されてい…

18/07/2022

多変量解析は、データサイエンティストとしてデータ分析を行う際に知っておくべき統計分析の手法のひとつです。多変量解析に含まれる様々な分析手法はビジネスシーンでも多用されているので、知識やスキルを身につけておくと就職・転職も有利となることでしょう。本記事では、多変量解析の入門編として、多変量解析の目的や活用方法、実践の手順などを解説します。入門者も理解しやすい多変量解析概要多変量解析とは、どのような解析のことなのでしょうか。概要を確認しておきましょう。 ■多変量解析とは「多変量解析」とは、複数のデータ（変数、変量）をもとに、データ間相互の関連性や全体の総合的な解釈を分析する統計的技法の総称です。特定の分析手法を指すのではなく、重回帰分析やクラスター分析など多数の分析方法が含まれます。 ■多変量解析の目的多変量解析の目的は、未来の出来事を測定値から導き出す「予測」と、複数の測定値をまとめてある要素について解析する「要約」です。 ●予測現状の売上や顧客数、客単価などの過去のデータから、将来の売上、顧客数、商品別売上などを「予測」するために多変量解析を利用します。それぞれの要因が結果にどの程度影響するかなどを数式で確認できるので、さまざまなマーケティング活動に応用できます。なお、多変量解析では、予測する目的である将来の売上などを「目的変数」、予測のために使う顧客数などの要素を「説明変数」と呼びます。 ●要約市場の特性や消費者の商品購入のメカニズムなど、複雑で多種多様な要因がからむ事象を、多変量解析でわかりやすく単純化するのが「要約」です。「予測」は因果関係を明確にする手法ですが、「要約」は類似関係を明らかにします。要約では、データの解釈自体が目的となるので、「目的変数」はありません。 ■多変量解析の活用法多変量解析は、多種多様な情報を元にその関係性を解き明かす手法です。ビジネスシーンでは、データを駆使して複雑な問題を解決することに活用されます。例えば、チェーン店の次期出店地の売上予測やポテンシャルの推計、アンケート結果から自社商品の強み・弱みを知りたいとき、食品の含有成分分析によるヒット商品の解明などに有効活用できます。多変量解析で扱うデータの種類続いて、多変量解析で使うデータの種類を説明しましょう。主に扱うデータには、「量的データ」と「質的データ」があります。 1.量的データ「量的データ」とは数値で表せるデータのことで、数量データや定量データとも呼ばれます。例えば、店舗数、売上高、販売数などがこれにあたります。以下の2つに分けられます。 ●間隔尺度温度や年号、偏差値など、順序だけではなく「差」に意味があるデータのことです。例えば、気温が10℃から20℃に上がったらその差は10℃となり、間隔尺度のデータです。ただし、10℃から20℃への頒価は、2倍に暑くなったわけではありません。 ●比例尺度金額、距離、重量など、間隔尺度の中でも基準点（絶対原点、絶対零点）があり、「比」に意味があるデータのことです。数値の差だけでなく、数値の間隔や比率にも意味がある尺度です。例えば、1,000円の商品がセールで900円になると10％OFFですが、10,000円の商品が9,900円になった場合は1％OFFです。同じ100円の値引きでも、両者では比率が異なります。 2.質的データ「質的データ」とは、...

多変量解析は、データサイエンティストとしてデータ分析を行う際に知っておくべき統計分析の手法のひとつです。多変量…

11/07/2022

ベイズ統計は、新しい情報を取り込みながら結果を更新し続けるので、機械学習との相性がよく、注目度が高まっています。ビジネスでも様々な分野で応用が進んでいることから、ベイズ統計の知識や活用するスキルを高めることは、今後の就職・転職に役立つと言えるでしょう。ここでは、ベイズ統計についてその基本的な概念や、一般統計・機械学習との違い、実装が進む応用事例などを解説します。ベイズ統計とは最初に、ベイズ統計の概要や概念を確認しておきましょう。 ■ベイズ統計とは何か「ベイズ統計」とは、18世紀にイギリスの数学者トーマス・ベイズによって提唱された「ベイズの定理」の考え方を応用した統計学のことです。主に「未知の不確実なものを推定する」場合に用いられます。ベイズ統計では、標本となるデータが不十分でも、ある事態が発生する「事前確率」を設定して、情報が追加されるごとに事前確率が変化する「事後確率」を更新していき、本来起こるであろう事象の「主観確率」を導き出します。データを追加、再学習して「ベイズ更新」することで、自ら精度を上げていくモデルであることから、機械学習と相性が良いとされています。 ■ベイズの定理ベイズの定理とは、全く同じ事象が起きる場合でも、環境や状況が異なればその事象が起きる確率は異なるという考え方です。ベイズの定理では、最初に主観で「事前確率」を設定して、新しいデータや経験である「尤度（ゆうど）」を加え、どのように変化するかを示す「事後確率」を求めます。事前確率はあくまでも主観で決めるのでデータを補正しなくてはならず、補正を加えることで正しい結果を導くという概念です。ベイズの定理は、以下で求められます。 p(ፀ|x)=p(ፀ)x{p(x|ፀ)/p(x)} p(ፀ|x)：事後確率 p(ፀ)：事前確率 p(x|ፀ)：ある状況においてそのデータが得られる確率 p(x)：平均してそのデータが得られる確率つまり、「事後確率」＝「データの尤度（ゆうど）」 × 「事前確率」となり、ここの「尤度」とは、データに基づいた仮説の正しさの確率となります。 ■ベイズ統計の特徴確率には客観確率と主観確率がありますが、ベイズ統計では主観確率を扱います。主観確率とは、人によって答えの値が異なる確率のことです。ベイズ統計では、「主観確率の値を新しいデータを取り込みながら精度を高めていく」という特徴があります。 ■統計学分類上のベイズ統計のポジション統計学とは、１つの群のデータの性質を調べたり、手持ちのデータから未知のデータや未来のデータを推測したりするための学問です。統計学は、「記述統計学」「推計統計学」「ベイズ統計学」の３つに大分できます。 ●記述統計学(古典統計学) 手持ちのデータを集計する方法を学ぶ学問。データを集めて表やグラフを作り、平均や傾向を見ることでデータの特徴を把握するという統計学 ●推計統計学母集団からサンプルを抜き取り、そのサンプルの特性から、まだ入手していない母集団の特性を推測・検定する統計学 ●ベイズ統計学ベイズの定理を基礎とした統計学で、標本を必ずしも必要とせずに母数が確率的に動くとみなす学問ビジネスシーンでは、推測統計学が多く活用されています。今あるものから手持ちでないデータを推定・検定することを目的に用いられており、品質管理や信頼性工学など様々な分野で応用されています。一方のベイズ統計は、得体の知れないものでも確率がゼロではない限り真実の解明に役立つという考え方に因っており、未知の不確実なものを推定する場合に使います。推測統計学やベイズ統計学には記述統計の知識が必要不可欠なので、機械学習エンジニアやデータサイエンティストとして仕事をするなら、必ず習得しておくようにしましょう。ベイズ統計と一般統計、機械学習との違い続いて、ベイズ統計と一般統計や機械学習との違いを解説します。 ■ベイズ統計と一般的な統計の違いベイズ統計と一般的な統計の違いは、ベイズ統計...

ベイズ統計は、新しい情報を取り込みながら結果を更新し続けるので、機械学習との相性がよく、注目度が高まっています…

04/07/2022

Kaggleとは、AI課題を解決したい企業とデータサイエンティストやAIエンジニア、研究者等とのマッチングプラットフォームのことです。初心者でも実務レベルの知識やスキルを身につけられ、ランク最高位のマスターになると思い通りの転職も可能となります。ここでは、Kaggleの仕組みや活用するメリット、主な機能などを解説します、 Kaggleとは Kaggleは、AIのスキルアップや知見獲得に最適とされています。概要を説明しましょう。 ■Kaggleの概要「Kaggle（カグル）」とは、データサイエンティストや機械学習エンジニアと企業をつなぐ、データサイエンスコンペティションプラットフォームです。2010年にサービスを開始して以来世界中で100万人以上が利用しており、世界最大級のコンペサービスと言ってもよいでしょう。 Kaggleでは、コンペに参加することで自分の知識やスキルの向上につながるだけでなく、他の参加者のレベルの高い作品に触れられるので、多くの知見を得ることができます。最近は日本でも、Kaggleを評価基準に導入するIT企業が登場しており、Kaggleで経験を積むことは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストの転職やキャリアアップに有利な武器となりそうです。 ■Kaggleの仕組み Kaggleは、企業や政府、大学などのホストがコンペ形式で課題を提示し、参加者がその課題を解決するモデルを構築して他者と精度を競い合う仕組みです。参加者が提出した解決方法はホストによって採点され、ランキング形式でスコアが掲載されます。最も優れたモデルは、金・銀・銅のメダルや、ホストが提供する賞金を得ることができます。また、Kaggleが設定する様々なタスクをクリアすれば、Novice～Grandmasterまで5段階に分かれた称号を得ることが可能です。 Kaggleには、練習用コンペティションやメダル付与の対象となるカテゴリーなど多数のコンペの種類があり、自分のレベルや好みに合わせた難易度や内容を選ぶことができます。 Kaggleを活用するメリット Kaggleを使うと、以下のようなメリットを得ることができます。 ■初心者でも簡単に参加できる機械学習やデータサイエンスを学び始めて間もない初心者でも、Kaggleは利用できます。Kaggleサイトのcodeタグ内のNotebooksでは、他の参加者が提出したコードを初心者にわかりやすく解説しています。初心者のデータ分析の学習に非常に役に立ち、ワンランク上のエンジニアを目指すことができるでしょう。 ■無料でたくさんのことを学べる Kaggleの利用は全て無料です。お金を払ってスクールなどで学ぶのが一般的な、Pythonを使ったコーディングやモデリング、ディープラーニングなどを無料で学ぶことができます。ハードルが低いので、全く知識がない状態でもトライできます。 ■自分の学習を発表してレベルを確認できる Kaggleでは、自分のアウトプットや学んだことを発表して、レベルを確認することができます。作品が評価されれば、モチベーションアップにもなるでしょう。また、日頃AIに関わる機会が少ない人なら、実践的な学習をすることは難しく活かす場も少ないはずです。AI開発とは無縁で実務経験が無くてもKaggleで経験を積めば、経験を重視する傾向にあるIT業界にキャリアチェンジできる可能性が高まります。 ■他者が作成したコードに触れられる Kaggleでは、世界中の優秀なエンジニアやデータサイエンティストが作成したコードを見ることもできます。これらを参考にすることで、自分が構築したコードをブラッシュアップしていくことも可能です。Discussion機能を使えば世界中の仲間と交流もできるので、アドバイスを受けるのもよいでしょう。 ■分析の基本的な考え方が身につく Kaggleでは、企業や研究機関などが保存している生のデータに触れることができます。学習用ではなく、...

Kaggleとは、AI課題を解決したい企業とデータサイエンティストやAIエンジニア、研究者等とのマッチングプラ…

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