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データベーススペシャリスト試験 2022年 午前2 問17
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。
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。（正解）
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。
解説
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。【午前2 解説】
要点まとめ
- 結論：Jupyter Labはデータ分析に適した対話型の開発環境であり、コードの実行や可視化が容易です。
- 根拠：Pythonなどの言語を用いてリアルタイムにコードを記述・実行し、結果を即座に確認できるため分析効率が高まります。
- 差がつくポイント：Jupyter Labはワークフロー管理や分散処理のツールではなく、あくまで対話型ノートブック環境である点を押さえましょう。
正解の理由
選択肢イは「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」と述べています。Jupyter Labはブラウザベースのノートブック環境で、コードの記述・実行・可視化を一体化して行えます。機械学習やビッグデータ分析の現場で広く使われており、データ探索やモデル開発に最適です。これが正解の理由です。
よくある誤解
Jupyter Labはワークフロー管理や分散処理のためのツールではありません。単なるコード実行環境ではなく、対話的に分析を進めるための統合開発環境です。
解法ステップ
- 問題文の「Jupyter Lab」の役割に注目する。
- 選択肢の内容を「ツールの機能」と「用途」で比較する。
- Jupyter Labが「対話型の開発環境」であることを知識として確認する。
- ワークフロー管理や分散処理は別のツールであることを理解し、該当しない選択肢を除外する。
- 「データ分析に使う対話型環境」という選択肢イを正解と判断する。
選択肢別の誤答解説
- ア: 定期実行タスクのワークフロー管理はApache Airflowなどの役割であり、Jupyter Labとは異なります。
- イ: 対話型の開発環境として正しい説明です。
- ウ: 並列分散処理のバッチシステムはHadoopやSparkなどが該当し、Jupyter Labではありません。
- エ: マスターノードを持たない分散データベースはCassandraなどの特徴であり、Jupyter Labの説明ではありません。
補足コラム
Jupyter LabはJupyter Notebookの次世代版で、複数のノートブックやターミナル、テキストエディタをタブで管理できます。PythonだけでなくRやJuliaなど多言語に対応し、機械学習の実験やデータ可視化に欠かせないツールです。
FAQ
Q: Jupyter LabとJupyter Notebookの違いは何ですか？
A: Jupyter Labは複数ファイルの同時編集やターミナル操作が可能な統合環境で、Notebookは単一ノートブックの編集に特化しています。
A: Jupyter Labは複数ファイルの同時編集やターミナル操作が可能な統合環境で、Notebookは単一ノートブックの編集に特化しています。
Q: Jupyter Labはどのような言語に対応していますか？
A: Pythonをはじめ、R、Julia、Scalaなど多くの言語カーネルを追加して利用可能です。
A: Pythonをはじめ、R、Julia、Scalaなど多くの言語カーネルを追加して利用可能です。
関連キーワード: Jupyter Lab, 対話型開発環境, 機械学習, ビッグデータ分析, ノートブック, Python, データ可視化