まとめ
========

この章では、データ科学に有用なライブラリを紹介しました。
xarray で行うことのできる操作は非常に基本的で日常的に行うものです。
そのためこのような操作は自身でもできると感じる方も多いでしょう。
また、scikit-learn を用いた機械学習や Cupyで行うGPU計算は、
そのコアの部分が隠蔽されたインターフェースになっているのでもどかしく、
自身で作らないと安心できないと感じるかもしれません。

しかし、毎回低レベルな部分からプログラムを開発するには非常に労力がかかります。
デバッグ作業も骨の折れる作業でしょう。
これらのライブラリの特徴は、すぐに使えることにあります。
ファインチューニングを施した高速なアルゴリズムを開発するよりも、
得られたデータに対して様々なアルゴリズムを気軽に試して、よりたくさんの試行錯誤を行うことが、
データ解析を進める上でも効果的だと思います。

なお、これらのオープンソースライブラリは、複数人でテストを重ねながら開発が進められことが一般的です。
そのため、個人でプログラムを開発するよりもバグが少ないことが期待されます。
ソースコードも公開されていますので、内容を確認したいという方はぜひソースコードを読んでみてください。