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業務内容: IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。 既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。 ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。 既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、 まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。 場所:淡路町/小川町※基本リモート(初日、月1回出社あり) 面談回数:1回(弊社同席) 開発環境: 言語:Python 3.9/higher 基本ライブラリ:Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib 勤務時間:10:00-19:00 備考:弊社より参画実績のあるお客様です チーム平均年齢:30代半ば 外国籍:不可
案件の必須スキル
・Numpy/SciPy/Pandas/Matplotlibの業務使用経験 3年以上 ・scikit-learn/TensorFlow/Kerasなどのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上 ・AWS 関連 (特にRDSとS3) と連携する Python の開発経験 (現場ではboto3を使用) 1年以上
業務内容: eモビリティマネジメントプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの 各サービスの内容を適切に把握し、社内・社外をしっかり取りまとめつつ、要件定義から運用まで一連の流れを スムーズに遂行していただきます。 【具体的な業務】 ・社内開発するシステムの要件定義、基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験 ・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験 ・保守運用(メンテナンス、障害調査など) 開発環境: 言語:Python 3.9、higher 基本ライブラリ:Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib 勤務場所:フルリモート ※月に一度の出社日と、任意の出社日がございます。 備考:50歳未満くらい迄を希望 外国籍:不可
案件の必須スキル
・Numpy、SciPy、Pandas、Matplotlib の業務使用経験 3年以上 ・scikit-learn、TensorFlow、Keras などのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上 ・AWS 関連 (特に RDS と S3) と連携する Python の開発経験 (boto3 を使用) 1年以上
業務内容: IoTやAIなどを活用した企業様で、機械学習の開発を行っていただきます。 既存システムがあり、そのシステムにAIを搭載させる形です。 ベースのものは完成していますが、AIの精度を高めていくために増員がかかっております。 既存システムの中で、EVの事業部とカーシェアリングの事業部があり、 まずはEVの方から実装させていき、うまくいけばカーシェアリングの方も実装させていくイメージで開発を行っていきます。 場所:淡路町/小川町※基本リモート(初日、月1回出社あり) 面談回数:1回(弊社同席) 開発環境: 言語:Python 3.9/higher 基本ライブラリ:Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib 勤務時間:10:00-19:00 備考:弊社より参画実績のあるお客様です チーム平均年齢:30代半ば 外国籍:不可
案件の必須スキル
・Numpy/SciPy/Pandas/Matplotlibの業務使用経験 3年以上 ・scikit-learn/TensorFlow/Kerasなどのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上 ・AWS 関連 (特にRDSとS3) と連携する Python の開発経験 (現場ではboto3を使用) 1年以上
・ビッグデータの成型やデータクリーニング ・分析結果におけるグラフや図などの資料作成 ・各種会議体運営(定例メール、議事録作成、稟議申請)
案件の必須スキル
・Python等によるプログラミング経験(業務での使用経験1年以上) ・pandas、matplotlibのライブラリの利用経験 ・数学や統計学などに興味や理解がある方 ・コミュニケーション能力(指示内容について意見交換や、相談事項の伝達ができる) ・ExcelやPowerPointで資料作成が出来る方
自動車販売サイト・アプリケーションのシステム開発ができる方を募集しております。 使用言語はPython,SQLで開発環境はGCPとなります。 開発内容は既存のシステム改修から、新規のロジックのAPI開発などを行っていただく予定です。 分析チームが機械学習モデルなどを取り扱いそれを実装していただくこともあるため、 分析知見やPythonの分析・機械学習関連のライブラリについて経験があると尚よいです。
案件の必須スキル
(必須) ・Pythonとクラウドサービス(GCP,AWS等)を用いたシステム開発経験があること ・下記の言語を使用できること ・Python(開発言語) 単純な言語としてのPythonだけでなく、下記のライブラリやFWの使用が求められます。 pandas, gcp ライブラリ, FastAPIなど ・SQL(BigQuery) ロジック開発をPythonで行う際のマートの作成をSQLで行うため、 with句を用いたサブクエリやwindow関数を用いた集計クエリを掛ける必要があります。 ・GCP環境での開発経験 -airflow(cloud composer),Cloud Firestore, CloudRun ・dbt ・Githubを用いたバージョン管理、コードレビュー ・Backlog, Confluenceを用いたタスク管理、ナレッジシェア (尚可) ・argo ・Python(pandas, numpy, scipy, sklearn, lightgbm など分析系ライブラリ一般) ・TableauによるBI開発経験 ・統計学(最低限、初級本を理解できる程度の知識) ・因果推論や数理最適化の知識 (求める人物像) ・コミュニケーションが円滑に行え、自発的に動ける方
【案件概要】 画像解析を用いたサービスアプリ開発 【業務内容】 画像に関するデータサイエンスとハイパーパラメタ調整
案件の必須スキル
Python、Tensorflow、Keras、Sci-py
冷温システムの異常検知システム開発プロジェクトにおけるデータ分析・モデル開発業務を弊社AIコンサルタントおよび顧客の専門家と協力し、概念実証から本番導入までをデータサイエンティストとして推進して頂きます。具体的には、以下のような業務となります。 ・異常検知(異常になった際の検知、または異常になる前の予兆の検知)における顧客の課題および要件を理解し、達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施 ・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・目的に対して適切なモデルを選定・開発し仮説検証を実施 ・一連の作業に必要な分析基盤の構築および運用
案件の必須スキル
・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、または関連する分野での学位を保有 ・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験(要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験) ・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験 ・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験 - scipy, pandas, matplotlib, seaborn…などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析 - データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる - 分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験
某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を 元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで データサイエンティストのポジションでご参画いただきます。 ■作業内容: ・異常検知(異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知)における エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析 ・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施 ・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用
案件の必須スキル
・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験 ・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、または関連する分野での学位を保有している方 ・要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験 ・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験 ・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験 – scipy, pandas, matplotlib, seaborn…などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析 ・データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる ・ 分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験 ・ビジネスレベルの英語力(読み書きメイン)
某製造業における冷温システムの異常検知システムにおけるデータ分析、モデル開発業務を 元請のAIコンサルタントおよびエンドクライアントの専門家と協業し、概念実証から本番導入まで データサイエンティストのポジションでご参画頂きます。 ご担当いただく業務としては、以下を想定しております。 ・異常検知(異常が発生した際の検知、または異常が起こる前の予兆の検知)における エンドクライアントの課題および要件を理解し、課題解決、達成に向け仮設の立案、データの収集・分析 ・数理/機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・目的に対して適切なモデルを選定、開発し仮設検証の実施 ・一連の作業に必要な分析基盤の構築、運用
案件の必須スキル
・数理モデルと機械学習を用いた異常検知プロジェクトの従事経験 ・コンピューターサイエンス、電気工学、機械工学、制御工学、または関連する分野での学位を保有している方 (要件ヒアリング、関連データの収集と分析、特徴量選択/エンジニアリング、モデル開発、精度検証、結果報告まで一通りご対応した経験) ・温度、電力消費量、内部機構の稼働率などのセンサーから得られる時系列データを扱った経験 ・Pythonを使ってデータ前処理、可視化、分析を実施した経験 - scipy, pandas, matplotlib, seaborn…などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析 - データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、dask、modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる - 分類、クラスタリング、回帰、相関分析の豊富な経験 ・ビジネスレベルの英語力(読み書きメイン)
【20 代から40 代の方が活躍中!】 ※週4日~OK案件です! ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です! ■概要 ロボット制御システムの開発・実験に関する案件です。AIや機械学習を活用し、画像処理やデータマイニング、認知技術の向上などを行います。PythonやC++を使った実装経験に加え、幾何学や運動学に関する知識を持つエンジニアが求められています。 ■具体的な業務内容 ・PythonおよびC++を用いたロボット制御システムの開発 ・AI技術(機械学習、Deep Learning)を活用した認知技術向上の開発 ・画像処理およびデータマイニング技術の応用 ・幾何学・運動学に基づく制御モデルの実装 ・Gitを使ったコード管理およびDocker環境での開発 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら上記業務を進めて頂く予定です。
案件の必須スキル
・円滑なコミュニケーションが取れる方 ・Python 実務経験2年以上or同等レベル (クラス、継承、デコレータを使ってコードが書ける。Numpy、Scipy、Matplotlib、 pandaなどの基本的なPythonライブラリが使える) ・ C++ 実務経験2年以上or同等レベル (クラス、STL等1通りのコーディングができる、CMake等を使ってbuildできる) ・Ubuntu (実務経験2年以上か同等レベル:一通りCUIコマンドを使える。 GUIが使えない環境でもe-macsやvim等を使ってコーディングができる。) ・ Gitを使ったコード管理 実務経験2年以上 ・ 幾何学・運動学に関する基本的な数学・物理学の知識 (例えば、差動二輪ロボットの運動モデルが理解できる x’ = x + vx*cos(th)*dt) ・ 開発環境 (Visual Studio Code推奨) を使って効率の良いコーディングができる ・ Dockerを使える
自社プロダクト広告効果分析ツールの機能開発における、バックエンド開発全般を担当いただきます。 ■開発環境 ・フロントエンド 開発言語: ES6(ES2015)+, TypeScript ライブラリ/フレームワーク: Vue.js, Nuxt.js, Chart.js, D3.js, Storybook, Cypress, Sass ・バックエンド 開発言語: Go ライブラリ/フレームワーク: gRPC, GraphQL ・データサイエンス 開発言語: Python ライブラリ/フレームワーク: Numpy, Scipy, Pandas, scikit-learn, mypy ・データベース PostgreSQL, MySQL, DynamoDB, Amazon Aurora ・インフラ AWS, Kubernetes(EKS), AWS Lambda, Linux ・開発、CI/CD GitHub, Terraform, Docker, GitHub Actions, CircleCI ・モニタリング Datadog, Sentry, New Relic, Rollbar
案件の必須スキル
・3年以上のWebアプリケーションの開発経験 ・設計段階から開発に関わってきた経験 ・AWSの利用経験 ・Go言語でのWebアプリケーション開発経験
■概要 機械学習エンジニアが開発した機械学習、深層学習のアセットを容易にデプロイし、スケーラブルなWeb APIとして提供するためのプラットフォームの設計や実装をご担当いただきます。 実装にあたっては自身での実装の他、チームメンバーのコードレビューも行っていただきます。 ■具体的な作業内容 ・機能拡張の方向性についてはユーザーとの対話を元に、プロダクトマネージャーやテックリードと協議しながら決めます。 ・本ポジションの方にも、実装のみならず機能拡張の方向性の議論にも積極的に参加していただけます。 ■このポジションをご担当いただく方へ求めたいこと ・機械学習の社会実装に興味があること ・コンピューターサイエンスの最新技術に興味があること ・チームでのソフトウェア開発が得意であること
案件の必須スキル
・AWSなどのクラウドプラットフォームを活用した実務開発経験 ・SREやシステム運用の実務経験 ・ソフトウェア開発プロジェクトでの十分な開発経験 ・ソースコントロール管理(SCM)システムの利用経験、及びCI/CDに関する経験 ・コミュニケーションスキル(英語のビジネスレベルかつ日本語の日常会話レベル、または、日本語のビジネスレベルかつ英語の読み書きができるレベル)
【20 代から40 代の方が活躍中!】 ※週4日~OK案件です! ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です! ■概要 卸売業向けの需要予測プロジェクトにおいて、Pythonを使用したデータ分析と機械学習モデルの開発を行います。顧客のビジネス課題を理解し、適切な予測モデルを構築します。 ■具体的な業務内容 ・データ収集と分析基盤の構築 ・Pythonを用いたデータ分析と前処理 ・機械学習モデルの開発と検証 ・仮説立案と検証プロセスの実行 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら上記業務を進めて頂く予定です。
案件の必須スキル
・円滑なコミュニケーションが取れる方 ・数理モデルと機械学習を用いた需要予測プロジェクトへの従事経験(データ収集から分析、モデル開発まで一通りご対応した経験) ・Pythonを使ってデータ分析や前処理を実施した経験 -SciPy, pandas, matplotlib, seaborn...などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析。 -データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、Dask、Modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる。 ・日本語力(ネイティブレベル)
■業務内容: eモビリティマネジメントプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの各サービスの内容を適切に把握し、社内・社外をしっかり取りまとめつつ要件定義から運用まで一連の流れをスムーズに遂行していただきます。 【具体的な業務】 ・社内開発するシステムの要件定義/基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験 ・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験 ・保守運用(メンテナンス、障害調査など) ■開発環境 言語:Python 3.9/higher 基本ライブラリ:Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib ■必須スキル: ・Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib の業務使用経験 3年以上 ・scikit-learn / TensorFlow / Keras などのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上 ・AWS 関連 (特に RDS と S3) と連携する Python の開発経験 (boto3 を使用) 1年以上 人数: 1名 勤務時間:10:00~19:00 勤務曜日:週5日 勤務地: 自宅(フルリモート)※月に一度の出社日と、任意の出社日がございます。 期間:1月~長期 予算:120万円くらいまで(スキルにより応ご相談) 時間幅:140〜180時間 面接:1回(弊社同席) ※リモート面談 年齢:50歳未満くらい迄を希望 備考:外国籍不可
案件の必須スキル
■業務内容: eモビリティマネジメントプラットフォームにおける、AIシステム、エネマネシステム、カーシェアシステムの各サービスの内容を適切に把握し、社内・社外をしっかり取りまとめつつ要件定義から運用まで一連の流れをスムーズに遂行していただきます。 【具体的な業務】 ・社内開発するシステムの要件定義/基本設計、詳細設計、製作、単体試験、結合試験 ・外部委託するシステムの要件定義、基本設計以降のベンダーコントロール、受け入れ試験 ・保守運用(メンテナンス、障害調査など) ■開発環境 言語:Python 3.9/higher 基本ライブラリ:Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib ■必須スキル: ・Numpy / SciPy / Pandas / Matplotlib の業務使用経験 3年以上 ・scikit-learn / TensorFlow / Keras などのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験 1年以上 ・AWS 関連 (特に RDS と S3) と連携する Python の開発経験 (boto3 を使用) 1年以上 人数: 1名 勤務時間:10:00~19:00 勤務曜日:週5日 勤務地: 自宅(フルリモート)※月に一度の出社日と、任意の出社日がございます。 期間:1月~長期 予算:120万円くらいまで(スキルにより応ご相談) 時間幅:140〜180時間 面接:1回(弊社同席) ※リモート面談 年齢:50歳未満くらい迄を希望 備考:外国籍不可
※実務経験が2年以上ある方が対象の案件です! ■概要 卸売業向けの需要予測プロジェクトにおいて、Pythonを使用したデータ分析と機械学習モデルの開発を行います。顧客のビジネス課題を理解し、適切な予測モデルを構築します。 ■具体的な業務内容 ・データ収集と分析基盤の構築 ・Pythonを用いたデータ分析と前処理 ・機械学習モデルの開発と検証 ・仮説立案と検証プロセスの実行 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら上記業務を進めて頂く予定です。
案件の必須スキル
・円滑なコミュニケーションが取れる方 ・数理モデルと機械学習を用いた需要予測プロジェクトへの従事経験(データ収集から分析、モデル開発まで一通りご対応した経験) ・Pythonを使ってデータ分析や前処理を実施した経験 -SciPy, pandas, matplotlib, seaborn...などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析。 -データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、Dask、Modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる。 ・日本語力(ネイティブレベル)
【20 代から40 代の方が活躍中!】 ※週4日~OK案件です! ※実務経験1年以上ありの方が対象の案件です! ■概要 大手企業、研究機関、自治体とのプロジェクトにおいて、機械学習エンジニアチームと共に学習モデルの開発を担当します。ScipyやNumpy、TensorFlowなどの機械学習フレームワークを用いたプロジェクトに参画し、論文モデルの実装や自ら設計したモデルの実装を進めます。 ■具体的な業務内容 ・機械学習モデルの設計、実装、開発 ・Scipy/Numpy、TensorFlowなどを用いた機械学習プロジェクトへの参画 ・論文に基づいたモデルの実装および最適化 ・エンジニアおよびビジネスチームとの連携 勤務開始時には、プロジェクトの一員として、コミュニケーションを取りながら上記業務を進めて頂く予定です。
案件の必須スキル
・円滑なコミュニケーションが取れる方 ・ビジネスレベルの日本語 ・Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, Chainer, PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習におけるプロジェクトにおける実装経験 ・論文のモデルを実装する能力 ・自らモデルをデザイン・研究・実装していく姿勢
ロボット制御システムの開発・実験(AI、人工知能領域など) ・画像処理・データマイニング・機械学習・Deep Learning技術を応用した業務 ・データ解析技術を応用した課題解決手法の考案 ・機械学習、Deep Learning等のAI技術を活用した認知技術向上(画像認識、シーン理解、リスク予測、パスプランニング、自車位置推定)など
案件の必須スキル
・Python 実務経験2年以上or同等レベル (クラス、継承、デコレータを使ってコードが書ける。Numpy、Scipy、Matplotlib、 pandaなどの基本的なPythonライブラリが使える) ・ C++ 実務経験2年以上or同等レベル (クラス、STL等1通りのコーディングができる、CMake等を使ってbuildできる) ・Ubuntu (実務経験2年以上か同等レベル:一通りCUIコマンドを使える。 GUIが使えない環境でもe-macsやvim等を使ってコーディングができる。) ・ Gitを使ったコード管理 実務経験2年以上 ・ 幾何学・運動学に関する基本的な数学・物理学の知識 (例えば、差動二輪ロボットの運動モデルが理解できる x’ = x + vx*cos(th)*dt) ・ 開発環境 (Visual Studio Code推奨) を使って効率の良いコーディングができる ・ Dockerを使える
■概要 ・顧客のビジネス上の課題および要件を理解し達成に向けての仮設立案およびデータの収集・分析を実施 ・顧客から提供されたデータを分析するための分析基盤の構築および運用 ・機械学習モデルの予測精度や汎用性を向上させるための特徴量エンジニアリング ・適切な機械学習モデルを選定・開発し仮説検証を実施
案件の必須スキル
・数理モデルと機械学習を用いた需要予測プロジェクトへの従事経験(データ収集から分析、モデル開発まで一通りご対応した経験) ・Pythonを使ってデータ分析や前処理を実施した経験 -SciPy, pandas, matplotlib, seaborn...などの統計ライブラリや可視化ツールを用いたデータ分析。 -データベースやDataFrameを使いこなせる方 pandas、Dask、Modinなどのフレームワークを用いて、小規模から大規模までのデータを扱うことができる。 ・日本語力(ネイティブレベル)
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最高単価
140万円
最低単価
65万円
平均単価
90.5万円
2025年03月のSciPyのフリーランス案件・求人一覧の月額単価の平均は90.5万円です。SciPyのフリーランス案件・求人一覧の年収の目安は1085万円です。単価20万円台のSciPyのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価30万円台のSciPyのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価40万円台のSciPyのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価50万円台のSciPyのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価60万円台のSciPyのフリーランス案件・求人一覧は2件、単価70万円台のSciPyのフリーランス案件・求人一覧は3件、単価80万円台のSciPyのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価90万円台のSciPyのフリーランス案件・求人一覧は0件、単価100万円台のSciPyのフリーランス案件・求人一覧は6件です。※フリーランスボード調べ(2025年03月04日更新)
2025年03月のSciPyのフリーランス案件・求人一覧の平均月額単価は90.5万円です。前月比で-5.3%(-5.1万円)と月単位でみるSciPyのフリーランス案件・求人一覧の月額単価は減少傾向です。
2025年03月のSciPyのフリーランス案件・求人一覧の想定平均年収は1,085.5万円です。前月比で-5.3%(-61.2万円)と月単位でみるSciPyのフリーランス案件・求人一覧の想定年収は減少傾向です。
働き方 | 割合 | 前月比 |
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フルリモート | 0% | +0% |
一部リモート | 0% | +0% |
常駐 | 100% | +0% |
2025年03月のSciPyのフリーランス案件・求人一覧におけるフルリモート案件・求人の割合は0%で前月比で+0%と横ばい傾向にあります。一部リモート案件・求人の割合は0%で前月比で+0%と横ばい傾向にあります。常駐案件・求人の割合は100%で前月比で+0%と横ばい傾向にあります。
■SciPyとは SciPyは、Scientific Pythonの略称で、数値積分、最適化、信号処理、画像処理など、科学技術計算のための様々なモジュールを提供するPythonライブラリです。 SciPyの特徴として、高度な数学アルゴリズムを実装していること、最適化問題を解くためのモジュールを提供していること、FFTなどの信号処理機能を提供していること、ODEソルバーなどの数値積分機能を提供していること、疎行列のデータ構造とアルゴリズムを提供していること、空間データ構造と幾何アルゴリズムを提供していること、NumPyと緊密に連携していること、Matplotlibと組み合わせたデータの可視化ができることなどが挙げられます。 SciPyができる開発は、科学シミュレーション、工学計算、データ分析、機械学習、最適化問題、信号処理、画像処理と幅広いです。 SciPyを活用している世界的サービスやプロダクトは、CERN(欧州原子核研究機構)、NASA、Instagramなどの研究機関や企業の科学技術計算基盤で使われています。 ■SciPyを活用するメリット この章ではSciPyを活用するメリットについて説明します。 SciPyを習得することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・NumPyをベースにした科学技術計算ライブラリ ・最適化、線形代数、積分、補間、信号処理、画像処理など多様な関数が利用可能 ・Pythonの文法をベースにしているため習得が容易 ・シンボリック計算ライブラリのSymPyと連携可能 ・並列処理により高速な処理が実現可能 ・Jupyter Notebookとの親和性が高くインタラクティブな開発が可能 ・アクティブなコミュニティによる手厚いサポート SciPyは科学技術計算、物理シミュレーション、信号処理、最適化問題など様々な分野で活用されており、研究者や技術者を中心に利用されています。上記活用する上でのメリットを踏まえて、習得可否を検討することをおすすめします。 ■SciPyを活用するデメリット この章ではSciPyを活用するデメリットについて説明します。 SciPyを習得することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・Pythonと数学、科学技術の知識の両方が求められる ・関数の引数や返り値の形式が独特でドキュメントを参照する必要がある ・商用ライブラリと比較すると一部の関数で精度や速度が劣る ・メモリ使用量が多くなりがちで、大規模データの処理には工夫が必要 SciPyはメリットが多いですが、習得の難易度や一部機能の制約など注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 SciPy習得を今後検討しているフリーランスエンジニアはSciPyを活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。