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データベース設計

データベース設計はデータベースの論理的や物理的な部分を特定する工程です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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データフレーム、データベースの違いについて

yuujiMotoki

総合スコア90

データベース設計

データベース設計はデータベースの論理的や物理的な部分を特定する工程です。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2018/08/24 21:48

仕事では、もっぱらEXCELと解析ソフトのJMPを使っています

EXCELやJMPには、表計算できるUIが整っており、こういうアプリケーションを構築する場合、
いわゆるデータベース(SQL)ではなくて、データフレームというカテゴリになるのかと思っています。

例えば、PYTHONにおけるPANDASのようなものが、いろいろ今後の機械学習や、AIで
ニーズが高まっているように思います。

このようなライブラリは、現時点で私の知っている限り

言語
・VBA → EXCELのシート、セル計算
・PYTHON → PANDASデータフレーム
・JMP → JSL(スクリプト)

ぐらいだと思います。

SQLを使ったデータベースの世界は、かなり体系的に学べる書物などが多いのですが、
データフレームの世界というのは、一部の製品パッケージに依存しており、
まだまだ学問的な体系化ができていないように思います。

この手のジャンルにおける、アプリケーション開発をやっていく上で、
データフレームとデータベースの違いを、定義付けしたようなものはないでしょうか?

またデータフレーム寄りのことがしやすい、データベースというものは存在するでしょうか?
できれば.NETとの相性の良いライブラリや、言語としてjavascriptなどと共存できるものを
探しています(質問内容が抽象的で申し訳ありません)

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ベストアンサー

機械学習で有用なのは行列計算です。表計算ではありません。表計算で行列計算もできますが、いかに容易にそれを実現するかがポイントです。ですので、DBはデータソースとして利用し、行列計算・機械学習をデータフレーム処理系が行うというイメージとなるかと。

.NETとの相性の良いという意味では、WindowsMLが良さそうですし、データソースであれば、なんでも良いのではないでしょうか。
Windowsという意味では、SQLServerが良いのではないでしょうかね。

投稿2018/08/25 13:11

t_obara

総合スコア5488

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yuujiMotoki

2018/08/26 05:39

ありがとうございます。 以下は自分なりの解釈ですが 行列計算を目的としたライブラリであれば、PYTHONで言えばNUMPYにあたるのでしょう 現時点では、行列計算の一歩手前の統計計算などの役割が、データフレームなのかと思っています。 グラフ表示や、解析結果の可視化など・・・ 少しまとめますと データベース  データソースを格納、ストレージの役割   ACCESS    SQL  データフレーム データの統計計算、可視化         EXCEL     PANDAS 行列ライブラリ 行列演算、機械学習PKG         R,MATHLAB  TENSOLFROW、NUMPY まだ機械学習やデータサイエンスに関して、あまり知見がないのですが、フレームワークとしては3重構造ぐらいにはなってくるのではないかと思います
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