データサイエンスの世界でよく耳にする用語に「オーバーヘッド（overhead）」があります。
初めて聞いたときは「何それ？」となるかもしれませんが、実務上はとても重要な概念です。
ここでは初心者向けに、「オーバーヘッド」の意味や、なぜ問題になるのかをやさしく解説します。

そもそも「オーバーヘッド」とは？

オーバーヘッドとは一言でいうと、
本来やりたいこと以外にかかる余計なコストや手間、処理の負担
のことを指します。

具体的には、

などが含まれます。

データサイエンスにおけるオーバーヘッドの具体例

データサイエンティストが直面する代表的なオーバーヘッドの例を見てみましょう。

データサイエンティストはよくPythonを使いますが、
実際のアプリやシステムがPython以外（C++やJavaScriptなど）で作られている場合、
Pythonのモデルを組み込むのに大きな負担がかかります。

機械学習モデルを作る際、特徴量エンジニアリングに複雑な処理を追加すると、
それがモデル運用時の負荷（計算時間の増加や複雑さの増加）となります。

データが大きくなればなるほど、データベース管理やデータパイプラインの整備・運用など、
本来の分析作業以外に多くの時間とコストがかかります。

では、これらのオーバーヘッドをどうやって減らすのでしょうか？
ポイントは以下の通りです。

オーバーヘッドとは、本質的な作業以外にかかる余計な手間や負荷のことです。
しかしこれを適切に対処することで、
データサイエンティストとしてより価値のある仕事に集中できるようになります。
ぜひ意識してみてください！