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データサイエンティストがマスターすべき10の便利なPythonのスキル

導入 Pythonは、データサイエンティストやアナリストのツールキットで中心的な役割を果たす、多目的でパワフルなプログラミング言語です。そのシンプルさと可読性が、データを扱う上での基本的なタスクから最先端の人工知能や機械学習までの作業において選ばれる理由となっています。このガイドは、データサイエンスの旅を始めたばかりの方やデータサイエンティストとしてのスキルを向上させたい方に、Pythonのフルポテンシャルを活かすための知識とツールを提供します。さあ、データサイエンスの世界に基盤を提供するPythonの基礎を解き放つため、この旅に出かけましょう。データサイエンティストが習得すべき有用なPythonスキルデータサイエンスはダイナミックであり、Pythonはデータサイエンティストにとって基本的な言語として浮上しています。この分野で優れた成果を上げるためには、特定のPythonスキルの習得が不可欠です。以下は、すべてのデータサイエンティストがマスターすべき10の基本的なスキルです： Pythonの基礎 Pythonの構文の理解： Pythonの構文はそのシンプルさと可読性で知られています。データサイエンティストは基礎を把握する必要があります。適切なインデント、変数の代入、ループや条件文などの制御構造などの基本的な要素を含んでいます。データ型： Pythonは整数、浮動小数点数、文字列、リスト、辞書などのさまざまなデータ型を提供しています。これらのデータ型の理解は、データの操作や変換に不可欠です。基本的な演算：算術演算、文字列の操作、論理演算などの基本的な演算の習熟は重要です。データサイエンティストはこれらの演算を使用してデータをクリーニングや前処理するために使用します。データの操作と解析 Pandasの習熟： PythonのPandasライブラリは、データ操作に必要なさまざまな関数やデータ構造を提供しています。データサイエンティストはPandasを使用してCSVファイルやデータベースなど、複数のソースから効率的にデータを読み込んだり、アクセスしたりすることができます。データのクリーニング： Pythonは、Pandasと組み合わせてデータのクリーニングに強力なツールを提供しています。欠損値の処理、重複レコードの削除、外れ値の識別と処理などにPythonを使用できます。Pythonの柔軟性により、これらの重要なデータクリーニングタスクがシンプルになります。データの変換：データ変換タスクにはPythonが必須です。データサイエンティストは、特徴エンジニアリングにPythonを活用することができます。これにより既存データから新しい特徴を作成し、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。さらに、Pythonはデータの正規化やスケーリングも可能にし、さまざまなモデリング技術に適したデータにします。探索的データ分析（EDA）： PythonとMatplotlib、Seabornなどのライブラリは、EDAのために重要です。データサイエンティストは、統計的な手法や視覚的な手法を使用して、データのパターン、関係、外れ値を明らかにするためにPythonを活用します。EDAは、仮説の形成や適切なモデリング手法の選択に役立ちます。データの可視化 MatplotlibとSeaborn： MatplotlibなどのPythonライブラリは、データサイエンティストがニーズに合わせてカスタマイズできるさまざまなオプションを提供します。これには色の調整、ラベル、その他の視覚的要素の調整が含まれます。Seabornは統計的な可視化の作成を簡素化します。デフォルトのMatplotlibスタイルを向上させることで、視覚的に魅力的なグラフを作成しやすくなります。魅力的なチャートの作成：…

「SQLを使用したデータベースの導入：ハーバードの無料コース」

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カフカイベントストリーミングAIと自動化

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LLama Indexを使用してRAGパイプラインを構築する

イントロダクション最も人気のある大規模言語モデル（LLM）の応用の一つは、カスタムデータセットに関する質問に回答することです。ChatGPTやBardなどのLLMは、優れたコミュニケーターであり、彼らが訓練されたものに関してはほとんど何でも答えることができます。これはLLMの最大のボトルネックの一つでもあります。彼らはモデルの訓練中に見た質問にしか答えられません。言語モデルは世界の知識に制限があります。例えば、Chatgptは2021年までのデータを利用して訓練されています。また、GPTはあなたの個人ファイルについて学ぶ方法はありません。では、モデルにまだ持っていない知識をどのようにして認識させることができるでしょうか？その答えが「検索補完生成パイプライン（RAG）」です。この記事では、RAG（検索補完生成）パイプラインについて学び、LLamaインデックスを使用してそれを構築する方法について説明します。学習目標 RAG（検索補完生成）とは何か、またいつ使用するべきかを探求する。 RAGの異なるコンポーネントについて簡単に理解する。 Llamaインデックスについて学び、PDFのためのシンプルなRAGパイプラインを構築する方法を理解する。埋め込みとベクトルデータベースとは何か、またLlamaインデックスの組み込みモジュールを使用してPDFから知識ベースを構築する方法を学ぶ。 RAGベースのアプリケーションの実世界での使用例を発見する。この記事はData Science Blogathonの一環として公開されました。 RAGとは何ですか？ LLMは、これまでのところ最も効率的かつ強力なNLPモデルです。翻訳、エッセイの執筆、一般的な質問応答の分野でLLMの潜在能力を見てきました。しかし、特定のドメインに特化した質問応答においては、彼らは幻覚に苦しんでいます。また、ドメイン固有のQAアプリでは、クエリごとに関連する文脈を持つドキュメントはわずかです。したがって、ドキュメントの抽出から回答生成、およびその間のすべてのプロセスを統合する統一されたシステムが必要です。このプロセスは「検索補完生成」と呼ばれています。詳しくはこちらを参照：AIにおける検索補完生成（RAG）では、なぜRAGが実世界の特定のドメインに特化したQAアプリケーションの構築に最も効果的なのかを理解しましょう。なぜRAGを使用すべきか？ LLMが新しいデータを学ぶ方法は3つあります。トレーニング：兆個のトークンと数十億のパラメータを持つニューラルネットワークの大規模なメッシュが使用されて、大規模言語モデルを作成するために訓練されます。ディープラーニングモデルのパラメータは、特定のモデルに関するすべての情報を保持する係数または重みです。GPT-4のようなモデルを訓練するには、数億ドルがかかります。この方法は誰にでも容易にはできません。このような巨大なモデルを新しいデータで再訓練することは実現不可能です。ファインチューニング：別のオプションとして、既存のデータに対してモデルをファインチューニングすることが考えられます。ファインチューニングは、トレーニング中に事前に訓練されたモデルを起点として使用することを意味します。事前に訓練されたモデルの知識を利用して、異なるデータセット上で新たなモデルを訓練します。これは非常に強力ですが、時間とお金の面で高コストです。特別な要件がない限り、ファインチューニングは意味がありません。プロンプティング：プロンプティングは、LLMのコンテキストウィンドウ内に新しい情報を適応させ、提示された情報からクエリに回答させる方法です。これは、訓練やファインチューニングで学んだ知識ほど効果的ではありませんが、ドキュメントの質問応答など多くの実世界のユースケースには十分です。テキストドキュメントからの回答を促すことは効果的ですが、これらのドキュメントはしばしばLarge Language Models（LLM）のコンテキストウィンドウよりもはるかに大きくなるため、課題を提起します。リトリーバルオーグメンテッドジェネレーション（RAG）パイプラインは、関連するドキュメントセクションの処理、保存、および検索を行うことで、LLMが効率的にクエリに答えることができるようにします。それでは、RAGパイプラインの重要なコンポーネントについて議論しましょう。 RAGコンポーネントとは何ですか？…