Process(TDSP)」を発表。データサイエンスのためのガイドラインやツールをGitHubで公開した。Process(TDSP)」を発表。TDSPのガイドライン、プロジェクト構造、ツールをGitHubで公開した。TDSPは、データサイエンスにおけるコラボレーションやチーム学習を改善する「アジャイルで反復的な方法論」。以下の要素で構成される。分散共有型の分析インフラデータサイエンティスト用のツール/ユーティリティーデータサイエンスライフサイクルデータサイエンスライフサイクルは、ビジネス課題に対する十分な理解を出発点とする一連の体系的な手順のこと。予測分析モデルの開発と、それを利用したインテリジェントアプリケーションによる予測などもを含まれる。データサイエンスは反復的な発見プロセスのため、プロセスを実行しながら各手順の評価と検証が重点的に行われ、それを踏まえた仮説とモデルを精緻化することが、新たな知見の発見や適切な課題解決につながるとしている。標準プロジェクト構造とは、明確に定義されたディレクトリ階層構造、バージョン管理されたリポジトリに保存される、標準ドキュメントテンプレート構造に基づく一連の出力成果物などのこと。複数のプロジェクトで共通のディレクトリ構造を使用し、同様のテンプレートに基づいてプロジェクトドキュメントを作成することで、チームが過去のプロジェクトに関する情報を見つけやすくなる。プロジェクト構造は、プロジェクト全ての側面でチェックリストを満たすよう体制を整えることで、品質の維持向上が促進されるとしている。Server(TFS)、Subversionなどのバージョン管理システムに保存すれば、共同作業が容易になる。Services(VSTS)などのアジャイルプロジェクト追跡システムで行う。これらの取り組みによって、コードと個々の機能の綿密な追跡が容易になり、チームにおける全体的な工数見積もりも改善される。「プロジェクト構造」について分散共有型の分析インフラTDSPでは、共有型の分析およびストレージインフラを管理することを勧めている。Hadoop/Sparkなどのビッグデータクラスタ、機械学習サービスなどがあり、システムはクラウドでもオンプレミスでも構わない。これらによって、ローデータないし処理済みのデータセットに対して再現可能な分析ができるようになる。共有リソースのプロビジョニング、追跡、各チームメンバーによるリソースへの安全なアクセスのためのスクリプトも活用できる。「分析インフラの分散共有」について生産性ツール/ユーティリティーTDSPプロセスライフサイクルのさまざまなフェーズを支援するツールは、生産性向上に加え、新しいプロセスの導入、実行における一貫性の実現に役立つ。Reporting」を提供する。TDSPには、チームメンバーがチームの共有コードリポジトリにツールやユーティリティーを寄贈するための仕組みも用意されている。TDSPツール関連記事ITエンジニアがデータサイエンティストを目指すには?それぞれの専門分野を生かした「データサイエンスチーム」を結成すればデータ活用への道は短縮できる。データサイエンティストとして活動する筆者が必須スキル「だけ」に絞って伝授します。シゴトで使える「データサイエンティスト」に必要なスキルセットってどんなもの?データサイエンティスト育成プログラムの先生に、使えるスキルセットって何だろう、という疑問をぶつけてみた。いわく、座学だけじゃ不十分なのだそうです。華々しい成果をすぐに出したい人は向いていない——データサイエンティストプログラマ、SE(システムエンジニア)、プロジェクトマネジャー——IT業界のさまざまな職業を紹介する本連載。第7回は、以前、米「ハーバード・ビジネス・レビュー」誌で今世紀で最もセクシーな職業と評された「データサイエンティスト」を解説する。メールマガジンをご購読ください。申し込みページへITmediaはアイティメディア株式会社の登録商標です。