データアナリストからデータサイエンティストを目指すなら

SQLはデータベースに保存された情報を取り出すための言語です。

たとえば、あなたがお菓子の店を運営していて、お客様から注文が入った場合、
どのお菓子をどのくらい売れたかをデータベースに保存しています。

SQLを使うと、データベースに保存された情報を検索したり、
集計したりすることができます。

たとえば、以下のようなSQLの命令を使うことができます。

SELECT * FROM sales WHERE product = ‘クッキー’;

この命令は、「sales」というテーブルから、
「product」が「クッキー」である行を検索することを意味します。

そして、「*」は全ての列を表示することを示します。

このように、SQLはデータベースから必要な情報を簡単に取り出すことができるため、
多くの企業や組織で広く使われています。

クエリとは、データベースに保存された情報を取り出すための
指示書のようなものです。

たとえば、あなたがお菓子の店を運営していて、お客様から注文が入った場合、
注文履歴をデータベースに保存しています。

そして、あなたは「今月の売上がどのくらいか知りたい」と思っています。

そこで、データベースに対して「今月の売上がどのくらいか知りたい」という
指示を出す必要があります。

この指示をクエリと呼びます。

クエリは、特定の条件に合致するデータを取り出すために使用されます。

たとえば、「クッキーの売上数を知りたい」というクエリを実行する場合、
データベースは「クッキー」という条件に合致するデータを検索し、
売上数を表示します。

クエリは、プログラム言語のように複雑で難しいものではなく、
必要な情報を取り出すためのシンプルな命令のようなものです。

回帰分析は、データの傾向を分析するための方法です。

たとえば、あなたがお菓子の店を運営していて、
お客様からの注文数を記録している場合を考えます。

この注文数は、季節や天気などによって影響を受ける可能性があります。

回帰分析を使うと、これらの要因が注文数にどのように影響するかを調べることができます。

たとえば、天気が良い日に注文数が増えるのか、
または季節によって注文数に変化があるのかを調べることができます。

回帰分析は、これらの要因と注文数の間に関係性があるかどうか
を調べるために使用されます。

この分析では、過去のデータを分析し、
これらの要因と注文数の間の関係を数学的にモデル化します。

このモデルを使って、将来の注文数を予測することができます。

回帰分析は、ビジネスや科学などの様々な分野で使用される重要な分析手法です。

クラスタリングは、似たような性質を持ったデータをグループ分けする方法です。

たとえば、あなたがお菓子の店を運営していて、
お客様からの注文データを持っている場合を考えます。

注文データには、商品名、価格、購入日時などの情報が含まれています。

クラスタリングを使うと、
この注文データを類似した性質を持つグループに分けることができます。

たとえば、同じ商品を購入したお客様のグループや、
同じ価格帯の商品を購入したお客様のグループなどに分けることができます。
これにより、データをより理解しやすくなります。

また、これらのグループに基づいて、類似した商品を並べたり、
類似したお客様に対してマーケティングを行ったりすることができます。

クラスタリングは、ビジネスや科学などの様々な分野で使用される重要な分析手法です。

Hadoopは、大量のデータを処理するためのソフトウェアです。

たとえば、あなたがお菓子の店を運営していて、
お客様からの注文データを持っている場合を考えます。

注文データには、商品名、価格、購入日時などの情報が含まれています。

Hadoopを使うと、このような大量のデータを効率的に処理することができます。

Hadoopは、データを複数のコンピュータに分散させ、同時に処理することができます。
これにより、データ処理のスピードが向上し、
大量のデータを短時間で処理することができます。

また、Hadoopには、データを保存するための分散ファイルシステムである
HDFSが含まれています。

HDFSは、データを複数のコンピュータに分散して保存することができ、
データの冗長性を確保することができます。

Hadoopは、ビジネスや科学などの様々な分野で使用される重要なソフトウェアです。

Sparkは、大量のデータを処理するためのソフトウェアです。

たとえば、あなたがお菓子の店を運営していて、
お客様からの注文データを持っている場合を考えます。

注文データには、商品名、価格、購入日時などの情報が含まれています。
Sparkを使うと、このような大量のデータを処理することができます。

Sparkは、データを複数のコンピュータに分散させ、同時に処理することができます。
これにより、データ処理のスピードが向上し、
大量のデータを短時間で処理することができます。

また、Sparkは、Hadoopと同様に分散処理のフレームワークであり、
データ処理のための高レベルなAPIを提供しています。

※APIについては、別の記事で説明しております
こちらの記事です
機械学習エンジニアとデータサイエンティストの違いは？

さらに、Sparkは、リアルタイム処理や機械学習のためのライブラリを提供しているため、
様々な分野で使用されています。

Sparkは、ビジネスや科学などの様々な分野で使用される重要なソフトウェアです。