ホームエンジニアAI(人工知能)データサイエンティストとは何?AIとの関係は?2019年12月17日SHAREツイートシェアはてブLINEPocketAIを開発する際に、必要となる人材としてデータサイエンティストが挙げられます。データサイエンティストとはどんな人材なのでしょうか?見ていきましょう。スポンサードリンクContentsデータサイエンティストの概要についてデータサイエンティストの必要なスキルプログラミングデータ分析ツール機械学習フレームワークデータサイエンティストの概要についてデータサイエンティストは、大量のデータを収集・分析し、その分析した情報をビジネスに役立てるデータとしてまとめることが求められる人材です。データサイエンティストの業務を行うためには以下の能力が必要となります。駆使し、大量のデータから、意味のある情報、法則などを導き出す)データエンジニア力データサイエンスで得た情報を実装、運用できるようにする力この3つの力をすべて兼ね備えた人材というのは稀です。ほとんどの場合、複数のデータサイエンティストが足りない部分を補って業務を行っています。データサイエンティストの必要なスキル先程述べた3つの力はもちろん必要なのですが、それ以外にも必要となるスキルがあるので紹介します。プログラミングデータ分析を行う際には、プログラミングを行って分析するのですが、どのプログラミング言語を使うかで作業効率がかなり変わります。使われる言語としてPython、R言語があります。Pythonは、データ分析に必要なライブラリが豊富で書きやすい言語として知られています。僕もPythonをよく使っています。使う言語に迷ったときはとりあえずPythonで問題ないでしょう。Notebookというツールがあります。Notebookは、PythonのコードをWebブラウザで実行したり、ドキュメントを作成できるツールです。気軽にしようできるので一度使ってみると良いでしょう。機械学習フレームワーク機械学習フレームワークとは、機械学習を開発するうえで便利なライブラリを提供してくれるものです。自分で0から処理を実装しなくても、すでに実装されているものを使用することで開発時間の短縮ができます。使わない手はないですね。機械学習で使えるライブラリとして以下のようなものがあります。NumPy(ナンパイ、ナムパイ)Pandas(パンダス)Matplotlib(マットプロットリブ)scikit-learn(サイキット・ラーン)ディープラーニングで使えるライブラリには以下のようなものがあります。TensorFlow(テンサーフロー)Keras(ケラス)ここでは詳細について述べません。いったライブラリがあるんだなぐらいで大丈夫です。Playground】ニューラルネットワークの仕組みを理解しよう【初心者入門】AIとは何?分かりやすく解説!MacにXGBoostをインストールする方法【Anaconda】この記事を書いた人tomo会社員・エンジニア・ブロガー・キャンパー・Youtuber・投資家。できることは何でもやる。このブログが自分のためにも、皆さんのためにもなればと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。【Mac】Anacondaのインストール方法を紹介tomo会社員・エンジニア・ブロガー・キャンパー・Youtuber・投資家。できることは何でもやる。このブログが自分のためにも、皆さんのためにもなればと思います。