Pythonを活用してデータ分析する手順|スクールでの学習もおすすめ!
データ分析にPythonを活用する理由 データ分析にPythonを活用する理由には様々なものがあります。 Pythonは、世界中のデータ分析エンジニアが使用しており、データの加工や集計がしやすかったり、ソースコードが読みやすかったりという特徴があります。>> Pythonプログラミング言語とは|開発のメリット・デメリットを解説 また、データ分析は、数値や画像、音声など多くのデータ
データ分析にPythonを活用する理由 データ分析にPythonを活用する理由には様々なものがあります。 Pythonは、世界中のデータ分析エンジニアが使用しており、データの加工や集計がしやすかったり、ソースコードが読みやすかったりという特徴があります。>> Pythonプログラミング言語とは|開発のメリット・デメリットを解説 また、データ分析は、数値や画像、音声など多くのデータ
企業が採用したくなるエンジニアとは? 企業が求める人材のイメージは業種ごとに異なります。エンジニアはチームで仕事に取り組むことやクライアントとの交渉が多いため、協調性や自発性が求められます。 他にも、スキルや能力を持っていること、コミュニケーション能力や英語力も大切になってくるでしょう。 エンジニアに必要な基本的なスキル7つ エンジニアの仕事は、前述した協調性と自発性、コミュニ
統計学はどんな学問? 私たちの周りに限りなく存在するデータは「何かの目的を遂行するために集められた、数値や符号の集合体」のことです。 統計学とはそれらのデータの数を数えたり、平均を出したり、分類したりなどと、手を加えることによって、性質や法則性を見つけ出し、データを活用できるようにする学問です。 統計学と言っても様々な種類がありますが、代表的なものは記述統計学・推計統計学・ベイズ
エンジニアがスキルアップする必要性5個 エンジニアとしての新しい技術の習得や資格取得などのスキルアップは、自分の市場価値を上げていくために必要な行動です。IT業界は技術革新が早く実力主義の世界であるため、エンジニアとして仕事をする場合は常にスキルアップを目指す必要があるでしょう。 ここでは、エンジニアがスキルアップする必要性について解説していきます。 1:実力が評価の対象になるため
エンジニアにとってのポートフォリオの役割 エンジニアにとってのポートフォリオとは、これまでの自分の実績や保有しているスキルを伝えるためのものです。 デザイナーや写真家などクリエイターが作成するポートフォリオは「作品集」ですが、エンジニアの場合は自分が制作したWebサイトやソースコードなどがポートフォリオに該当します。また、これまで自分が関わったプロジェクトなどもポートフォリオだと言える
IT業界においてデグレが意味することとは? デグレはIT業界における用語の1つであり、「デグレード(degrade)」のことです。デグレは、プログラムの修正などによって発生する不具合のことで、発生することで大幅な品質の低下等が危惧されます。 また、デグレはIT業界において「あるある」と言われてしまうほど頻繁に起こる現象です。対策を打たなければ、デグレによる品質の低下が頻発してしまうこと
システムインテグレーション(SI)とは? 「システムインテグレーション(SI)」とは、コンピューターやソフトウェア、ネットワークなどを連携させることで部門などを超えて一体化し、利便性の高いシステムやサービスなどを構築することです。 ニーズに合わせてシステムの開発を行い、完成したシステムを実際に運用し、保守管理を行うというすべての工程をSIと呼びます。SIの例としては銀行のオンラインシス
デプロイの意味とは? デプロイとは、プログラムをパッケージなどに纏め、使用環境に導入可能な状態に組み立てて配置する作業のことです。広義の意味では、プログラムの更新や入れ替え、不要なプログラムの除去などの作業も含まれます。 どちらの意味にしても、プログラムを実際に使用する前の最後の作業として実施する点が共通しています。 ビルドとリリースの違い ビルドとは、プログラムのソースコード
Webアプリとは Webアプリとは、SafariやGoogle Chromeなどのブラウザ上で操作できるアプリで、Webサーバ上で動作します。YouTubeやTwitterなど、アプリをダウンロードせずに検索エンジンで検索してWeb版で使うサービスを表します。 スマートフォンのアプリとは違う スマートフォンのアプリは、Google Play storeやApp storeからダウンロ
そもそもデータサイエンスとは? データサイエンスとは、様々な手法を用いてデータから価値を引き出すことを言います。 統計や人工知能などを用いてデータの相関や分布を分析することで、ビジネスなどの課題を解決することを目的としており、データサイエンスに取り組む人をデータサイエンティストと言います。 機械学習や人工知能との違い データサイエンスとは人工知能や機械学習を用いたデータ分析その