役割と業務内容

データサイエンティストの主な業務には、以下のようなものがあります。

モデルやアルゴリズムの構築
新たな解法や新技術の開発や取り組み
解決したい課題に対する実務対応
分析結果の評価とフィードバック

研究と実務の違い

データサイエンティストの役割は、研究分野と実務の場面で重点が異なります。
研究分野：新たな解法や新技術の開発が重視されます。
実務：解決したい課題に直接向き合い、実務的な解決策の提供が重視されます。

データ分析に使用されるプログラミング言語

データ分析のために使用される主な言語には以下があります。

Python
R
Julia
Excel Visual Basic for Applications（VBA）

Pythonで使用される主要なツール

Pythonを用いたデータ分析では、次のようなツールが主に利用されます。
Jupyter Notebook：データ分析やモデリングに便利なインターフェイス
NumPy：数値計算ライブラリ
pandas：データ操作と処理をサポート
Matplotlib：データの視覚化ツール
SciPy：科学計算向けライブラリ
scikit-learn：機械学習のためのライブラリ