SQLからJuliaへ：データサイエンスの他のプログラミング言語

SQLからJuliaへ：データサイエンスの他のプログラミング言語

Pythonは、データサイエンティストや機械学習の専門家にとっての基本的なプログラミング言語かもしれませんが、プログラミングのポリグロットとしての利点はますます明確になっています。データチームが取り組むプロジェクトは、プラットフォームやアーキテクチャを横断しており、一般的ではないが時には効率的な言語に切り替えることは強力なアドバンテージとなることができます。

今週のハイライトでは、幅広い言語、プロジェクト、ワークフローに焦点を当てた最近の記事を選びました。これらの投稿は、あなたに比喩的な袖をまくってコードをいじり始めるように招待し、さらに知識を広げるきっかけになるかもしれません。

• データ関係者にとって、データベースのクエリ言語であるSQLはほとんど知られている存在ではありません。数十年にわたり存在しており、多くのデータ関係者にとってコーディングへの入り口となっています。Iffat Malik Gore氏のウィンドウ関数についての概要は、SQLの語彙の中核要素への素晴らしい入門（または復習）です。
• 統計に重点を置いた仕事をしている場合、おそらく既にRに出会ったことがあるでしょう。しかし、この言語の使用例は思っている以上に多様であり、Jenna Eagleson氏が人事分析での一般的な課題に取り組むためのRの使い方についての役立つ実践的なチュートリアルで明確に示しています。
• データの視覚化においては、Pythonのライブラリが圧倒的に優れているため、他の言語でもスタイリッシュなチャートを作成できることを忘れがちです。Mahmoud Harmouch氏のRustの視覚化オプションについての詳細な解説は、Plottersライブラリとその強力な機能に焦点を当てています。

• 分析やモデリングのプロジェクトに備えたデータの準備は、使用している言語に関係なく重要なステップです。Emma Boudreau氏がJuliaでのデータフィルタリングのプロセスを解説しており、この言語は比較的にニッチな存在かもしれませんが、データサイエンティストの間での人気が近年急速に高まっています。
• バージョン管理は、ソフトウェア開発プロセスの重要な要素であり、プログラミング言語自体ではないGitは、さまざまな言語でのコードの作業と共同作業においてデフォルトのシステムです。コーディングの早い段階にいる場合は、Khuyen Tran氏のデータサイエンティストとしてGitを使用するための包括的ガイドを読むことが合理的な次のステップです。

他の方向への視野を広げるために、最近の注目記事をいくつか共有できることを嬉しく思います：

• AIの急速な成長に応じてスタートアップエコシステムはどのように進化したのでしょうか？Viggy Balagopalakrishnan氏は最新のY Combinatorのコホートに基づく鋭い洞察を提供しています。
• Lambert T Leong, PhD氏は、医療とディープラーニングの交差点での最新の研究を紹介し、体組成イメージングに基づいて全因死予測を行うことを目指しています。
• Code InterpreterというChatGPTプラグインについて聞いたことがあり、その話題について知りたい場合は、Natassha Selvaraj氏のプロジェクト解説が参考になります。
• 大数の法則とその動作について明確かつ詳細かつ魅力的に説明したい場合は、Sachin Date氏の新しい詳細な解説をお見逃しなく。
• 何十億人もの人々が毎日生成的AIツールを使用した場合の環境への影響はどうなるでしょうか？Kasper Groes Albin Ludvigsen氏が難しい、時事的で重要な質問に取り組んでいます。

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• 「AI企業がソフトウェア供給チェーンの脆弱性に対して被害を受けた場合、何が起こるのか」
• 「2023年に学ぶべきデータサイエンスのための8つのプログラミング言語」
• 「Plotly Expressのサンバーストチャートを使用して地質データを探索する」

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