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Pythonがデータ分析でもてはやされる理由

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近年,PythonとData(データ)を組み合わせた「PyData」と呼ばれる領域に注目が集まっています。PyDataでは,データ分析,数値計算,画像処理,自然言語処理など,データをさまざまな方法で扱って活用していきます。

PyDataはPythonとDataを組み合わせた造語です。⁠PyData」は,狭義にはPyDataコミュニティを指します。また,プログラミング言語 Pythonで実装されたデータ分析関連パッケージやツールの総称としても用いられます。データ分析を行うためのプログラミング言語としてPythonが広まった理由の1つに,データ分析関連の便利なパッケージが豊富に揃っていることが挙げられます。科学技術計算を行うSciPy,機械学習のツールキットscikit-learn,自然言語処理を取り扱うNLTKなどがその一例です。

PyDataについて語るのであれば,はずすことのできない注目すべきできごとが2015年9月に起こりました。Googleが深層学習向けライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)⁠をオープンソースソフトウェアとしてリリースしたのです。その使い勝手もさることながら,Googleの知名度もあいまって,TensorFlowは大いに注目を集めました。TensorFlowのコアはC++で記述されていますが,Pythonインターフェイスが提供されており,結果的にPythonが改めて脚光を浴びるかたちとなりました。

Pythonはデータ分析や統計といったデータサイエンスに特化しているように思われるかもしれません。しかし,あくまでもPythonは汎用プログラミング言語であり,Webアプリケーションの開発も得意としています。Pythonなら,数値計算や機械学習によって得た結果をWebサービスとして提供するところまでを,1つのプログラミング言語で行えます。そうした汎用性の高さも,Pythonの魅力の1つと言えます。

Pythonエンジニア ファーストブックでは,Pythonによる開発を業務として行いたい方を対象に,Pythonの歴史や文法,開発環境から,ここでとりあげたPyDataやWebスクレイピング,そして人気の定番フレームワークDjangoを使ったWebアプリケーション開発などまで,まず知っておきたいことをわかりやすく解説しています。

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