PythonとR言語の違いは？データサイエンスに使用する言語を徹底比較

ビッグデータから企業に有益な情報を収集するデータサイエンス。データサイエンティストと呼ばれる人が増加したり、クラウドなどでインターネット上にデータを蓄積することが増えたりしたことを受け、データサイエンスは大きな注目を集めています。

そんなデータサイエンスに使う言語にPythonとR言語があります。本記事では、PythonとR言語の違いのほか、両者の特徴やメリット・デメリットも見ていきましょう。

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データサイエンスとは

データサイエンスとは、ビッグデータから会社にとって有益な情報を集める手法のことです。

会社を経営していると、膨大なデータを管理します。この膨大なデータが「ビッグデータ」です。ビッグデータから有益な情報を集めるデータサイエンスは、企業の課題を見える化したり顧客満足度を向上させたりなど多くのメリットがあります。

インターネットが普及した今日、ビッグデータはインターネット上で管理されることが増えました。これに伴い、データサイエンスが注目されるようになり、データサイエンティストを求める企業が増えています。

この記事では、データサイエンスに使われるPythonとR言語を解説しながら、それぞれのメリットを目的別にご紹介します。

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Pythonの特徴｜汎用性が高く、開発にも役立つ言語

データサイエンスでは多くの場合、PythonとR言語のいずれかを使います。PythonとR言語には特徴を始めさまざまな違いがあるため、目的に応じた使い分けが必要です。

そこでまずは、Pythonの特徴をご紹介します。Pythonの基本的な特徴は以下のとおりです。

・汎用性が高く、データ分析以外にも活用できる
・コーディングすれば他のアプリとの連携や自動化ができる
・データ分析をするには学ぶ項目が多い

それぞれの特徴について見ていきましょう。

汎用性が高く、データ分析以外にも活用できる

Pythonは主にデータ分析に使われるプログラミング言語ですが、アプリケーション開発やAIなどデータ分析以外のさまざまな分野にも活用されています。分析したデータをそのまま開発に活用できるなど、汎用性の高さが特徴です。

コーディングすれば他のアプリとの連携や自動化ができる

Pythonには、コーディングすれば他のアプリとの連携や自動化ができるという特徴もあります。なぜなら、Pythonは開発に使用される言語であるためです。

Pythonを使えばアプリとの連携が容易にできる他、複雑な行程や膨大なデータの処理も自動化できます。データ分析に関しても同様で、再度コードを実行する必要がない点も優秀だといえるでしょう。

データ分析をするには学ぶ項目が多い

Pythonを用いてデータ分析をするには学ぶ項目が多いという特徴もあります。習得するのに多くの時間を要することが、Pythonのデメリットといえるでしょう。

データサイエンスでPythonを活用するには、Pythonそのものだけでなく、統計やライブラリについての知識も必要です。

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R言語の特徴｜オープンソースでデータ分析特化の言語

Pythonに対して、R言語には以下の特徴があります。

・無償で利用できるオープンソースの言語である
・統計解析に特化していてデータの出力が容易
・汎用性が低く、前提知識が必要

それぞれ解説します。

無償で利用できるオープンソースの言語

R言語の最大の特徴は、無償で利用できるオープンソースの言語であることです。

オープンソースのプログラミング言語はライセンスを購入する必要がなく、無償で誰でも利用できます。通常、大学などで利用する統計用ソフトウェアは高額なため、利用するためには多額の資金が必要です。R言語は無償で利用できるため、大学などでも利用されています。

統計解析に特化しており、データの出力が容易

R言語には、統計解析に特化していてデータの出力が容易という特徴もあります。

R言語は、複数のライブラリがあり統計やデータ分析に特化した言語です。そのため、自分の望む測定方法のライブラリを使用すれば簡単にデータの解析ができます。また、グラフとしての出力も簡単で、視覚的に分かりやすいグラフが作成できるのもポイントです。

統計改正をしたい場合やデータを出力してグラフ化したい場合は、R言語の利用が適しているでしょう。

汎用性が低く、前提知識が必要

汎用性が低く、前提知識が必要な点はR言語のデメリットです。

前述のとおり、R言語はデータ分析に特化したプログラミング言語です。その分、データ分析以外は苦手で、開発環境としては向かないこともあります。

また、統計のためのライブラリは豊富ですが、統計学を含む数学系の知識は必要です。Pythonに比べると学習すべき項目は少ないとはいえ、それでも統計の前提知識を身に付けなければならず、学ぶべきことは多いでしょう。

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PythonとR言語の違い

PythonとR言語には、汎用性の高さに違いがあります。たとえば、R言語が統計分析に特化していてアプリケーション開発はできないのに対し、Pythonはデータ分析以外にもアプリケーション開発やAI分野などさまざまな分野で活用可能です。

また、知識の専門性にも違いがあります。Pythonのライブラリは汎用的でライブラリごとの知識が求められます。対して、R言語のライブラリは統計機能やグラフの出力機能を強化するなど、専門的なものが多く見られます。

R言語はより細かなグラフなどデータを可視化することに優れている点で、Pythonとは異なるといえるでしょう。

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PythonとR言語どちらを学ぶべきか

ここまでご紹介したとおり、PythonとR言語は専門性や拡張性などに違いがあります。
上記の内容を含め、将来性や自分の目標などを考慮してどちらを学ぶかを判断しましょう。

ここからは、PythonとR言語のどちらが自分に適しているかを選ぶ際の基準を7つご紹介します。

データ分析以外も視野に入れるならPythonがおすすめ

まずは、Webアプリケーション開発などデータ分析以外も視野に入れたい場合は、Pythonを学ぶと良いでしょう。なぜなら、R言語は統計学以外は不向きで、汎用性が低いからです。一方で、Pythonは汎用性が高くデータ分析以外にも活用できます。

求人数から考えるならPythonがおすすめ

求人数の豊富さを重視したい場合にもPythonがおすすめです。PythonはAI分野での活躍から現在需要が上がっており、求人数が豊富だからです。

一方、R言語は基本的にデータ解析を伴う仕事のみであるため、求人数が少ない傾向にあります。開発からデータ分析まで範囲が広いため、仕事の範囲を広げたい場合はPythonを学びましょう。

学習のしやすさを考えるならPythonがおすすめ

学習のしやすさを考慮する場合にはPythonが適しています。Pythonはシンプルな言語でサポートする書籍やサイトが多く、R言語に比べて独学でも習得しやすいプログラミング言語だからです。
R言語もシンプルなプログラミング言語ではあります。しかし、言語とは別に統計や数学の知識が前提として必要なほか、利用者が少なく他言語の知識もある程度要するため難易度が高いのが特徴です。

学習のしやすさで比較するなら、Pythonがおすすめです。

ビッグデータの解析やAIを作るならPythonがおすすめ

ビッグデータの解析やAIを作りたいと考えている場合は、Pythonを学びましょう。Pythonは汎用性が高く、ビッグデータの解析だけではなくAIの開発にも向いているプログラミング言語だからです。一方で、R言語はメモリを大きく消費するため大量のデータを扱うのが苦手です。

ディープラーニングなど、大きなデータを扱う場合にはPythonを使う方が効率良く進められます。ただし、機械学習の分野であれば、よりシンプルな記述が可能なR言語が適しているでしょう。

データ解析を専門でやりたいならR言語がおすすめ

データ解析を専門的にしたいと考えている場合は、R言語をおすすめします。R言語は統計解析専門の言語で、学習することで専門的にデータ解析の知識やスキルを身につけられるからです。

R言語は、機械学習分野などデータを抽出することにかけては、専用のパッケージもあるほど優秀なプログラミング言語です。また、テキストマイニングのようなデータを探す分野でもやはりR言語が適しています。

正確なデータの可視化が必要ならR言語がおすすめ

正確なデータの可視化が必要な場合はR言語が適しています。R言語はExcelよりも正確なデータ抽出と、グラフ作成や並べ替えを通じたデータの可視化ができるからです。

AIの分野でも、AIを作るための土台のデータを収集しやすいのはR言語です。AIを作ること自体はPythonの方が適していますが、土台のデータ収集であればR言語が向くでしょう。

データ解析ならR言語、活用するならPythonがおすすめ

データ解析をしたい場合はR言語がおすすめです。テキストマイニングや機械学習など、目的のデータを集約することにかけてはR言語は非常に優れています。

一方で、Pythonは開発環境で利用されている上、データ解析もできる言語であるため、収集したデータをそのまま活用したい場合にはPythonが適しています。

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PythonとR言語、それぞれの学習方法

PythonとR言語の勉強では、参考書や学習サイトを用いるのが一般的です。

プログラミング言語を活用する企業が増えたことで、データサイエンティストの需要が急増しています。これに伴い、最近ではPythonとR言語の双方に対応している学習サイトも少なくありません。双方に対応した学習サイトであれば、どちらを学習したい場合にも利用できます。

また、データアナリストとして活用することを考えると、統計の知識も学ぶ必要があります。プログラミング言語の学習とともに、統計の知識も並行して学習を進めましょう。

独学で勉強する場合は、毎日継続するための根気やモチベーション維持が必要です。自分でどこまでやりたいのかを目標化し、目標に向けて毎日勉強する時間を確保しましょう。ただし、モチベーションの維持が難しい場合や不明点が多いなど独学が厳しい場合は、プログラミングスクールなども視野に入れてみてください。

最後に、Python、R言語それぞれのおすすめ学習サイトをご紹介します。

Python
・Progate：イラストが豊富でわかりやすい
・侍テラコヤ：現役エンジニアのオンラインレッスンが受けられる
・Aidemy：24時間チャットサポートを含めサポート体制が充実している

R言語
・Udemy：世界中の講師のオンラインレッスンが受けられる
・ドットインストール：3分間の動画で学習が進められるため隙間時間にも学習しやすい

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まとめ

インターネット上でデータ管理が当たり前になりつつある今日、データサイエンティストの需要が急増しています。インターネット技術が発展すれば、今後もますます需要が高まるでしょう。

データサイエンティストに必要なプログラミング言語は、PythonやR言語です。PythonとR言語には専門性や拡張性に違いがあるため、習得後どのような仕事をしたいのかに応じてどちらを学習するか決めましょう。

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