Summary
この文章では、Juliaを使ったデータ分析の入門として、COVID－19の統計データを通じて、日本語環境における特有の課題とその克服方法について探求します。私自身もこのプロセスで多くの発見があり、読者にも貴重な洞察を提供できることでしょう。 Key Points:
- 日本語環境でのデータ分析には和暦対応が必須であり、`Dates.jl`などを活用した効率的な日付変換が重要です。
- 可視化ライブラリは日本語ラベルへの対応が不十分なので、文字化け対策やフォント指定に注意しながらカスタマイズする必要があります。
- Juliaコミュニティへの参加は情報収集に役立ち、自らのスキル向上にも繋がります。英語文献も積極的に活用しましょう。
Julia、何年も前からインストールしてたけど、実際に使ったのは初めてだったかもしれない。パッケージ管理の方法はRと結構違っていて、「add」とか「using」で色々やるらしい。Covid-19のデータを適当にダウンロードしてみて、CSVとかDownloadsとか使いながら少し触ってみた。日付が数字で入ってて、変換が必要だったり。VegaLiteという可視化ツールでグラフもなんとなく描けるっぽい。小さなパネルごとの表示もうまく行った気がするけど細部はまだ完璧じゃないような感じ。「describe」はRでいうところのstrとかglimpseに近いかな？ファイルパス作る時はjoinpathというものを知ったけど、OSごとに違う心配しなくていいやつ。Gadflyもちょっと見たけど複数プロットの調整が難しくて断念。日付のフィルタリングも完全には分かってないまま終わった気がするし、全体的には試行錯誤ばかり。でも短時間でデータざっと眺めるくらいなら十分だった印象だけ残っている。
本段の原文をご参照ください: https://www.johnmackintosh.net/blog/2022-03-08-julia/
Juliaを日本で本格的に普及させるには、いくつかの課題があるでしょう。プログラミング言語の選択には保守的な企業文化が壁になりそうです。Pythonやデータサイエンス系の言語に比べて、まだ認知度が低いため、導入に慎重になる組織が多いかもしれません。また、日本語でのドキュメントや技術サポートが限られているため、学習コストが高く感じられる可能性があります。エンジニアコミュニティでの知名度を上げるには、もう少し実践的な事例や、日本語での解説が必要だと感じています。
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ん〜、Juliaでデータ分析って、本当に初心者には難しくない？統計処理とか、日本語環境での実装、ちょっと不安かも。もしかして、もっと簡単なツール使った方がいいんじゃない？