データ分析基盤としてのツール
データ分析や機械学習には、PythonやRなど色々なプログラミング言語を使用することができます。
有償のソフトウェアでデータ分析に取り組む以外にも、プログラミング言語とツールをうまく活用することで、
- グラフの可視化
- インタラクティブなデータ分析
など、効率的な作業を実現できます。
今日は、データ分析に使用されることの多いプログラミング言語で取り組めるツールを中心に紹介します。
- Jupyter Notebook
- Rstudio
- Polynote
などです。
これらを活用することで、データ分析基盤構築にチャレンジできます。
いくつかのツールの候補
広く使われているJupyter Notebook / JupyterLab
データ分析に活用できるツールは多数あります。
Jupyter Notebookは、良く知られているツールです。
非営利団体のProject Jupyterによって提供されています。
JupyterLabは、Jupyter Notebookの後継ともいえる分析ツールです。
Jupyter Notebook / JupyterLabを使用することで
- Python
- R
- Julia
といったプログラミング言語でデータ分析に取り組むことができます。
Jupyter Notebook / JupyterLabを使うと、Webブラウザを用いて簡単にデータ分析を始められます。
グラフの描画やインタラクティブなデータ分析などデータ分析で必要になる機能は一通り揃っています。
Jupyter Notebookが広く使われることになったため、Jupyter Notebookと連携できるツール、同様の機能を提供するツールが複数出てきています。
- Google Colaboratory
- Kaggle Notebooks
などがあります。
Google Colaboratory(Colab)は、Googleが提供するデータ分析、機械学習のための基盤です。
Google Colabでは、Webブラウザを使ってPythonでデータ分析できます。
機能はJupyter Notebookに似ていますが、Googleが提供する計算機資源(GPUやTPU)を一定時間無料で使用できるという点が特徴です。
Kaggle Notebooksは、データ分析、機械学習コンペティションとして広く知られているKaggleが提供しているツールです。
PythonやRで使用することができます。
Kaggle NotebooksもJupyter Notebookと類似のツールなのですが、
- データセットを使いやすい
- あらかじめ使用できるライブラリがある
など、データ分析に取り組みやすい環境が整えられています。
Jupyter以外のツール
Jupyter Notebook / JupyterLabやGoogle Colabの他にも、データ分析に役立つツールはあります。
Rstudio
Rstudioは、Rのための統合開発環境(IDE)です。
R言語は、統計解析用のプログラミング言語として開発されてきたことから、R言語のIDEであるRstudioは、データ分析に適した機能を多く備えています。
Jupyter Notebookとは異なり、RstudioはPCデスクトップ環境で、
- インタラクティブなデータ分析
- グラフ描画
- ファイル管理
- バージョン管理
などに取り組めます。
公式サイトに学習用リソースが豊富に用意されています。
などが参考になります。
Rstudioは無料で使い始めることができます。
Apache Zeppelin
Apache Zeppelinは、Apache Sparkエコシステムでの分析ツールです。
Apache Sparkは、クラスタコンピューティングフレームワークです。大量のデータを分散処理する際に使われます。
Apache Zeppelinは、
- Python
- Scala
などでデータ分析するときに、使用できます。
Jupyter NotebookやRstudioに比べると、個人で使用するケースは少ないかもしれませんが、大量のデータを分析することに興味があるという場合には、選択肢になるかと思います。
Polynote
Polynoteは、Netflixにより公開されたデータ分析環境です。
Polynoteでは、Webブラウザでデータ分析ができる、という点ではJupyter Notebookと同様ですが、
- ScalaとPythonを同じノートブックで使用できる
- Apache Sparkとの統合運用が容易
などが特徴とされています。
2021年2月時点では、まだバージョンが1.0になっていませんが、
- 大量のデータ分析を見据えてScalaとPythonでデータ分析を試したい
- いずれはApache Sparkも試したい
などの時には、選択肢になるかと思います。
自分に合ったツールを選ぶ
ここまで見てきたように、Jupyterのツールをはじめ、
- Python
- R
- Julia
- Scala
などのプログラミング言語で使用できるデータ分析ツールは数多くあります。
色々あって迷ってしまう、という人は
- Pythonを使ってデータ分析 → Jupyter Notebook / JupyterLab
- R言語での分析に興味がある → Rstudio
- Scalaでデータ分析 → Polynote
が第一候補となると思います。
WebブラウザやIDEで気軽にデータ分析に取り組める環境が整ってきています。
データ分析に興味がある、という人は一度試してみてはいかがでしょうか。
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