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【知っておきたいIT用語シリーズ】PythonとRの違い
IT業界でよく使われる「知っておきたい単語」や「よく比較される単語の違い」について解説していきます！
R言語とPythonは、ともにデータ分析や統計解析の分野で使用されている言語です。しかし、両者は別のプログラミング言語であり、それぞれ強みが異なります。一般的にR言語はデータサイエンス、Pythonは機械学習やアプリケーション開発に適していると言われています。今後、先端IT人材としてスキルアップを目指すのであれば、2つの言語の特性を見極め、どちらを優先的に学ぶかを明確にしておくべきでしょう。ここでは、R言語とPythonの違い、優先度などを紹介します。
知っておきたいIT用語シリーズ
- オンプレミスとクラウド
- IaaS、PaaS、SaaS
- CPU、GPU、TPU
- PythonとRの違い
#Python #r
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【知っておきたいIT用語シリーズ】PythonとRの違い
IT業界でよく使われる「知っておきたい単語」や「よく比較される単語の違い」について解説していきます！
R言語とPythonは、ともにデータ分析や統計解析の分野で使用されている言語です。しかし、両者は別のプログラミング言語であり、それぞれ強みが異なります。一般的にR言語はデータサイエンス、Pythonは機械学習やアプリケーション開発に適していると言われています。今後、先端IT人材としてスキルアップを目指すのであれば、2つの言語の特性を見極め、どちらを優先的に学ぶかを明確にしておくべきでしょう。ここでは、R言語とPythonの違い、優先度などを紹介します。
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- オンプレミスとクラウド
- IaaS、PaaS、SaaS
- CPU、GPU、TPU
- PythonとRの違い
#Python #r
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【知っておきたいIT用語シリーズ】統計学と機械学習
IT業界でよく使われる「知っておきたい単語」や「よく比較される単語の違い」について解説していきます！
統計学と機械学習の違い
端的に言い表すと統計学と機械学習は、データを扱う目的が説明であるか、予測であるかで大きく大別されます。
データサイエンティストや機械学習エンジニアといった職種では、統計学によってデータがどのような物であるかが解析出来ることと、それらのデータから将来的に何が起こるかを予測する能力が求められます。
ここまで統計学と機械学習の相違について話してきましたが、二つの手法は完全に独立したものではありません。
統計学と機械学習は関連しています。機械学習の分野では、より多くの技術が生み出されていて、統計学とは関連のない技術も一部ありますが、現在使われている機械学習の多くは統計学と深くかかわりがあります。
例えば、機械学習の分野ではデータが得られたらまず、データの前処理を行いますが、ここで行うことの殆どの作業は統計学でも使われています。また 、実際にフィッシャーの線形判別などのモデルはもともと統計学で得られた手法です。ここでは、多くの企業で実践的に使われている記述統計学について説明をします。
知っておきたいIT用語シリーズ
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【知っておきたいIT用語シリーズ】オンプレミスとクラウド の違い
IT業界でよく使われる「知っておきたい単語」や「よく比較される単語の違い」について解説していきます！
オンプレミスとクラウドの違いについて気になりますよね。
「オンプレミス」は自社内に情報システムを保有し、サーバーを運用する形態。「クラウド」は情報システムを自社で保有せずに運用する形態を指します。
どちらもサーバーの運用形態は異なりますが、利用時の特徴特についても違いがあります。
そこでここでは、オンプレミスとクラウドのメリットやデメリット、移行のメリットや注意点、ハイブリッドクラウドの特徴を解説します。
自社に合ったサーバーの運用形態を知ることができますので、ぜひ参考にしてください。
オンプレミスとクラウドの違い
まずオンプレミスとクラウドの違いについて確認します。下の表では、オンプレミスはとクラウドの違いをまとめています。それぞれの違いは、コスト面からセキュリティ面まで、様々な場面に表れています。
| オンプレミス | クラウド | |
|---|---|---|
| コスト形態 | 資産 | 経費 |
| 初期費用 | 高め | 低め |
| 導入までの期間 | 数週間～数か月 | アカウント登録後すぐ |
| カスタマイズ性 | 自由に可能 | 制限あり |
| セキュリティ | 自社内ネットワーク環境下で運用 | 災害時に強い |
オンプレミスとクラウドの特徴を詳しく確認するために、次の章からはメリット・デメリットに分けて特徴を解説しています。
知っておきたいIT用語シリーズ
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【知っておきたいIT用語シリーズ】AI、BI、RPAの違いとは
この記事では、AI、BI、RPAのの違いは何か？ということを説明します。
RPAとは
RPAとは、ロボティックプロセスオートメーション（Robotic Process Automation）の略で、ソフトウェアロボットによる業務プロセスの自動化のことです。
RPAは、人間があらかじめ設定したルールにそって、データを入力してくれたりファイルを分類してくれたりするため、単純作業を省力可できます。定型業務を削減するほか、人間にしかできない業務へ専念できるため従業員のモチベーション向上に貢献します。
AIとは
AIとは、Artificial Intelligenceの略で人工知能のことです。AIは、人の知覚や知性を人工的に再現するテクノロジーやソフトウェアを意味します。
具体的にはAIは、ビッグデータにもとづいたアルゴリズムを介して、コンピューターが自律的に判断するシステムです。ディープラーニングと呼ばれる仕組みを使えば画像認識や音声認識、言語処理をこなせるので、より人間に近い正確な判断をできるようになります。
AIは単体のアプリケーションとして利用されるのではなく、なにかのシステムやデバイスの中に組み合わせて活用されています。RPAの中にもAIを組み込んで、さらに柔軟に、より多くの業務を自動化させようという取り組みも行われています。
BIとは
BIとは「BusinessIntelligence」の略称です。この言葉自体はもともと、1989年にガートナーグループのアナリストだったハワード・ドレスナー氏によって使われたのが最初と言われており、敢えて無理に和訳すると「ビジネスにおける知能」と言えます。ただ、今までBIに触れていなかった人が「ビジネスにおける知能」と言われても中々ピンと来ないのではないでしょうか。まずは「BIはデータを有効活用して企業活動に役立てること」と考えるのがシンプルで分かり易いでしょう。
知っておきたいIT用語シリーズ
#AI #BI #RPA
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【知っておきたいIT用語シリーズ】CPU、GPU、TPU の違い
この記事では、CPU、GPU、TPUの違いは何か？ということを説明します。
GPU
GPUは、グラフィック処理や数値計算等で使用される専用メモリを備えた特殊なプロセッサです。GPUは単一処理に特化しており、SIMD（Single Instruction and Multi Data）アーキテクチャ用に設計されています。そのため、GPUは同種の計算を並列に実行(単一の命令で複数のデータを処理)します。
特に深層学習ネットワークでは数百万のパラメータを扱うので、多数の論理コア（演算論理ユニット（ALU）制御ユニットとメモリキャッシュ）を採用しているGPUが重要な役割を果たします。GPUには多数のコアが含まれているため、複数の並列処理を行列計算で高速に計算可能です。
TPU
TPUは、Google社から2016年5月、Google I/O（Google社が毎年開催している開発者向けカンファレンス）で発表されました(すでに同社のデータセンター内で1年以上使用されていたとのことです)。
TPUは、ニューラルネットワークや機械学習のタスクに特化して設計されており、2018年からはサードパーティでも利用可能です。
Google社は、Googleストリートビューのテキスト処理にTPUを使用してストリートビューのデータベース内のすべてのテキストを5日間で発見し、Google Photosでは単一のTPUで1日で1億枚以上の写真を処理できたと発表しています。また、同社の機械学習ベースの検索エンジンアルゴリズム「RankBrain」でも、検索結果を提供するためにTPUを利用しています。
知っておきたいIT用語シリーズ
#CPU #GPU #TPU