IoT 検定を独学で合格する方法 (7. データ分析 その1)

この章では、データベースと今流行りのディープラーニング (深層学習)の分野です。今後最も発展する分野ですね。何と、2020年には国内のAI人材が約5万人不足と言われています。IoTのキーワードとなる重要単語を以下のようにまとめてました。

7-1. データベースに関する知識

RDBMS Relational DataBase Management System の略。
データの一つ一つをカラム(列)と、レコード(行)の中にまとめ、それらをテーブル(表)の中に並べています。SQL が利用でき、Oracle が有名ですね。
NoSQLデータベース NoSQL は  Not only SQL の略。
関係データベース管理システム (RDBMS) 以外のデータベース管理システムを指します。非常に柔軟でスキーマレスなデータモデル、水平スケーラビリティ、分散アーキテクチャ、そしてSQLに限定されない言語やインタフェースの使用ができます。
以下の4点は、その NoSQLデータベースの例です。
キーバリュー型データベース 個々の組を識別する情報を「キー」(Key)と「バリュー」(Value、値)で定義し、2つの情報の組み合わせで構成されています。
ドキュメント指向型データベース キーバリュー型データベースを拡張し、一件分のデータを「ドキュメント定義しています。、ドキュメントはBSONというJSONと非常に良く似た形式で記述されます。個々のドキュメントが同様のフィールドを持つ必要がなく、ドキュメントの中にドキュメントを入れ子にして記述する埋め込みドキュメントも対応できます。
カラム指向型データベース データベースの列方向の処理に特化したデータベースです。特定列の集計や分析する場合は、他の列にアクセスする必要がないために高速の処理が可能となります。
グラフデータベース ノード」「リレーション」「プロパティ」の3要素によってノード間の関係性をグラフとして表現するデータベースです。これにより、複雑なデータの探索に向いているようです。
分散データベース コンピューターネットワークに接続された複数のデータベースを単一のものであるかのように扱えるデータベースです。論理上は集約されていても、物理的にはネットワークより複数台のコンピュータで構成されています。

グラフ型データモデル

グラフ型データモデル

引用:Flickr

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