【ITニュース解説】11 Python Libraries Every Data Scientist Should Be Using in 2025

この記事では、2025年にデータサイエンティストが活用すべき11個のPythonライブラリを紹介している。これらのライブラリは、データ分析、機械学習、データ可視化など、データサイエンスの様々な領域で重要な役割を果たすため、これからシステムエンジニアを目指す人も、その概要を理解しておくことが望ましい。

まず、データ操作と分析において、Pandasは欠かせないライブラリだ。Pandasは、テーブル形式のデータを効率的に扱うためのDataFrameというデータ構造を提供する。これにより、データの読み込み、加工、集計、結合といった操作が容易になる。例えば、CSVファイルやデータベースからデータを読み込み、特定の条件でデータを抽出したり、複数のデータセットを結合したりする作業が、数行のコードで実現できる。

次に、数値計算の分野では、NumPyが非常に重要だ。NumPyは、多次元配列を効率的に扱うためのライブラリであり、科学技術計算の基礎となる。NumPyの配列は、リストに比べてメモリ効率が良く、高速な演算が可能だ。そのため、大量の数値データを扱う機械学習アルゴリズムの実装には必須となる。線形代数、フーリエ変換、乱数生成など、高度な数学関数も豊富に提供されている。

機械学習ライブラリとしては、Scikit-learnが広く利用されている。Scikit-learnは、分類、回帰、クラスタリング、次元削減など、様々な機械学習アルゴリズムを実装しており、統一されたインターフェースで利用できる。モデルの選択、学習、評価といった一連のプロセスを簡単に行うことができ、初心者でも機械学習を始めやすい。また、データの分割や前処理、モデルの評価指標なども充実しており、実践的な機械学習プロジェクトに役立つ。

深層学習の分野では、TensorFlowとPyTorchが二大巨頭と言える。TensorFlowは、Googleが開発したライブラリで、大規模なニューラルネットワークの構築と学習に適している。柔軟なアーキテクチャを持ち、様々なプラットフォームで動作する。PyTorchは、Facebookが開発したライブラリで、動的な計算グラフが特徴だ。研究開発の現場でよく利用されており、柔軟なモデル設計が可能だ。どちらのライブラリも、画像認識、自然言語処理、音声認識など、高度なタスクに利用されている。

データ可視化の分野では、MatplotlibとSeabornがよく使われる。Matplotlibは、グラフやチャートを作成するための基本的なライブラリであり、様々な種類のグラフをカスタマイズできる。Seabornは、Matplotlibをベースにしたライブラリで、統計的なグラフをより簡単に作成できる。例えば、データの分布や相関関係を視覚的に表現するためのグラフを、少ないコードで描画できる。

さらに、よりインタラクティブな可視化を実現するために、Plotlyも注目されている。Plotlyは、Webブラウザ上で動作するインタラクティブなグラフを作成できるライブラリであり、データの詳細をマウスオーバーで表示したり、グラフを拡大縮小したりする機能を提供する。ダッシュボードやレポートに組み込むことで、データの探索をよりインタラクティブに行える。

自然言語処理の分野では、NLTKとspaCyが重要なライブラリだ。NLTKは、テキストデータの分析や処理を行うためのライブラリであり、トークン化、品詞タグ付け、固有表現抽出など、様々な自然言語処理タスクをサポートする。spaCyは、より高速で効率的な自然言語処理ライブラリであり、大規模なテキストデータの処理に適している。どちらのライブラリも、テキストデータの分析、感情分析、機械翻訳など、様々なアプリケーションに利用されている。

最後に、データ収集の分野では、Beautiful Soupが役立つ。Beautiful Soupは、HTMLやXMLファイルを解析するためのライブラリであり、Webスクレイピングに利用される。Webサイトからデータを抽出したり、Web APIから取得したデータを解析したりする際に、Beautiful Soupを使うことで、構造化されたデータを簡単に取得できる。

これらの11個のライブラリは、データサイエンスの様々な領域で重要な役割を果たす。システムエンジニアを目指す人がこれらのライブラリの概要を理解しておくことで、データサイエンスのプロジェクトに参画する際に、よりスムーズに業務を進めることができるだろう。これらのライブラリを習得し、データサイエンスの分野で活躍できるエンジニアを目指してほしい。