機械学習・データ分析環境Jupyter Labの特徴
Jupyter Lab(および Jupyter Notebook)は、Python や R などのコードセル、実行結果(グラフ、表、テキスト)、Markdown による説明文を1つのノートブック形式で統合管理できる Web ベースの対話型統合開発環境(IDE)です。 データの探索的分析(EDA)、データ前処理、機械学習モデルの構築・可視化を試行錯誤しながら対話的に進めることができるため、データサイエンス分野で広く利用されています。 したがって、イ が適切な説明です。 Apache Airflow や Luigi などのワークフロー管理ツール(ジョブスケジューラ)の説明です。 Apache Hadoop(MapReduce)や Apache Spark などの分散バッチ処理フレームワークの説明です。 Apache Cassandra や Amazon DynamoDB などのマスターレス分散データベース(NoSQL)の説明です。
機械学習(教師あり学習,教師なし学習,強化学習)
機械学習を用いたデータ分析
機械学習を用いたビッグデータ分析において使用される Jupyter Lab の説明はどれか。
出典
2022r04a_db_am2_問17
ア
定期的に実行するタスクを制御するための, ワークフローを管理するツールである。
イ
データ分析を行う際に使用する, 対話型の開発環境である。
ウ
並列分散処理を行うバッチシステムである。
エ
マスターノードをもたない分散データベースシステムである。
【正解・解説】機械学習・データ分析環境Jupyter Labの特徴|2022r04a_db_am2_問17 | IT資格ラボ