データサイエンス導入ガイド 異なる言語の統合方法

ビジネスにおける競争が激化していく中、データサイエンスの重要性が増しています。多くの企業にとって、パーソナライズされた深いアイデアを得る力は今や不可欠です。より良い成果をより早く実現するための俊敏でアクセスしやすい分析および機械学習（ML）ソリューションの構築が優先的に進められ、データを使い未来を予測するプロセスを自動化、高速化、簡素化し、正しいビジネス上の意思決定につなげようとしています。

このデータサイエンス革命は、Python、R、SQL といった無料で利用できるオープンソースのプログラミング言語の爆発的な普及と密接に関係し、分析ツールやMLツールの開発者にとっては状況を一変させるものとなっています。これは単にコストの問題だけではなく、これらのオープンソース言語は、より高い生産性、柔軟性、そして各々が特有の機能や利点を備えています。
しかし、そこには落とし穴もあります。データサイエンスの分野を長年席巻してきた商用言語であるSAS 言語は、オープンソースで育ったプログラマーにとってもはや好ましい選択肢ではないかもしれません。今も多くの企業が、SAS 言語を使用して構築されたアプリケーションに依存しています。