機械学習やデータサイエンスの分野で注目を集めている「R言語」というプログラミング言語をご存じでしょうか？Web開発で用いられるJavaやPHPと比べると知名度は低いですが、なんとなく聞いたことがあるという方も少なくないでしょう。
今回は、R言語でできることや、似た言語としてあげられるPythonとの違いを解説していきます！プログラミング学習を始めるうえで、どのプログラミング言語を選ぶかは非常に重要なので、これからR言語を学ぼうと思っている方はぜひ本記事を参考にしてみてください！
そもそもR言語とは
R言語は、統計解析や機械学習の分野で用いられるプログラミング言語です。1995年に、S言語というプログラミング言語をベースに開発されました。オープンソースなので無償で使うことができ、データ解析や人工知能(AI)・機械学習の需要が伸びたことで注目を集めている技術です。
R言語でできること
統計解析
R言語が一番得意としている分野が、データの統計解析です。しかし、統計解析といってもいまいちピンと来ない方も多いのではないでしょうか。
例えば、さまざまなデータを集計して、ひとつの表にまとめたいという場合を想定してみましょう。Excelでも同じことができるのではないかという疑問が湧くかもしれませんが、Excelは一般の方が汎用的に使うために作成されたソフトなのに対して、R言語は高度な統計解析向けである点が大きな違いです。
Excelで大量のデータまとめる場合は、複数のシートを作成したり、さまざまなセルにデータや関数を記入する必要があるため、いざ振り返った時に目的のデータがどこにあるか分からないという状況に陥る可能性があります。対してR言語を使って集計を行うと処理がソースコードとして残るので、どのような集計を行ったをか処理の内容から把握できます。
また同じロジックで別データを集計する際にも、前回記述したソースコードを使いまわすことが可能。
以上の点から研究者やデータサイエンティストなど、複雑な統計解析を行う分野ではR言語を用いるメリットが大きいのです。実際に過去のR言語の求人を見ると、データ分析や広告運用におけるマーケティング周りの求人が多いです。
グラフ作成
統計解析と関連する内容ですが、R言語を利用すると集計データのグラフを作成することも可能です。実際に解析したデータを、棒グラフ・円グラフ・ヒストグラムなどさまざまな形式のグラフに落とし込むことで、データの可視化が可能になります。
さらにR言語は、特別なライブラリなどを導入しなくてもR言語をインストールした時点でグラフ作成機能を使うことができるというメリットがあります。作成したグラフはPNGやJPEG、BMP、PDFといったファイル形式で保存することができるため、後に資料にまとめたい場合にも画像形式で簡単にまとめることができます。
機械学習
R言語は、機械学習の分野でも使われています。機械学習で注目を集めているのが人工知能（AI）ですが、先ほど解説した統計解析も人工知能（AI）の分野で求められる技術の一つです。
R言語を利用してデータの解析や可視化を行い、機械学習関連のプロダクトに利用するという使われ方もします。また機械学習向けの言語として名高いPythonと併用して使われることもあります。
R言語とPythonの違い
R言語と同じような使われ方をするプログラミング言語として、Pythonが挙げられます。PyhonもR言語と同じく、データ分析や機械学習を得意とする言語です。ではR言語とPythonに違いはあるのでしょうか？
R言語とPythonの主な違いは、用途の広さです。R言語は統計解析に特化しており、初期からグラフの作成などの基本的な機能が備わっています。そのため比較的簡単に実践的な統計解析を行うことができます。
またR言語は統計学者によって開発された言語であるため、解析の正確さの観点で比べてもR言語に軍配が上がります。しかしR言語を用いてWebアプリケーション開発などはできないため、あくまでテータの可視化などに向いているプログラミング言語と考えておくと良いでしょう。
対して、Pythonは統計解析や機械学習、Webアプリケーション開発などをオールマイティに行うことができます。R言語と比べて圧倒的に用途が広く、特に機械学習の分野ではPyhonを用いられることが多いです。しかし統計解析の分野だけに焦点を当てると、Pythonは統計解析を行うためにパッケージのインストールなど行う必要がありますが、R言語は統計に必要な機能を標準の状態で使うことができます。
以上のことから、統計データのみを必要とする場合はR言語、汎用性を求める場合にはPythonが向いているといえるでしょう。
R言語の将来性
R言語は人工知能・ビッグデータ・機械学習の技術が進化するに伴って、さらに需要が増えることが予想されます。また、ソーシャルゲームや金融工学の分野での活用事例もあります。
そのため、PythonやCなど多言語での開発経験や、機械学習やマーケティングの知識を合わせて習得しておくと、より高単価な案件の受注が可能になるでしょう。
R言語を必要とする仕事
R言語を必要とする仕事は、以下の通りです。
- データサイエンティスト
- データアナリスト
- データエンジニア
- 人工知能(AI)・機械学習エンジニア
R言語を必要とする仕事のほとんどが、データサイエンティストです。その他には人工知能(AI)・機械学習エンジニアの求人もあります。R言語のみを必要とする求人はあまり見受けられず、Pythonと併用した開発の経験や、プロジェクトマネージャーの様な管理職の経験を求められるケースもあります。
R言語の学習方法
R言語を学ぶには主に3つの手法が挙げられます。
書籍で学ぶ
一つめは、書籍で学ぶ方法です。R言語入門者向けの書籍はいくつか出版されていますが、JavaやPHPなどと比べるとマイナーな言語のため書籍の数も少なめです。さらに前提として、R言語を使う場合には同時に統計学の知識を覚える必要があります。
R言語の使い方のみを覚えることを目的とした書籍と、R言語の知識と統計の知識を1冊で習得できる書籍があるため、目的に合ったものを選ぶようにしましょう。
R言語のプログラミングについて1から学ぶ場合におすすめの書籍
R初心者のためのABC
RStudioではじめるRプログラミング入門
R言語と統計学を同時に学ぶ場合におすすめの書籍
はじめてのR: ごく初歩の操作から統計解析の導入まで
R言語が学べるおすすめの書籍は以下の記事にまとめていますので、チェックしてみてください。
学習サイトで学ぶ
R言語を学ぶ方法として、学習サイトを利用するのもおすすめです。R言語を学習できるサイトとして代表的なものは以下の3つ。
- はじめてのR
- ドットインストール
- Udemy
R言語が自分に必要なのか・どのような言語なのかを知る場合には、はじめてのRというスライドに一度目を通してみましょう。R言語に関しての基本的な知識を習得できます。そのうえでドットインストールやUdemyを利用した動画学習もおすすめです。
動画学習は講師が書いているソースを実際に目で追いながら動きを確認できるので、書籍での学習よりも捗りやすい傾向にあります。ドットインストールは無料、Udemyは有料の教材なので自分に合った方を選択してみてください！
プログラミングスクールを利用する
初学者におすすめしたいのが、プログラミングスクールです。開発経験のあるエンジニアであれば、新たなプログラミング言語を学ぶ際もある程度要領よく学ぶことができるでしょう。しかし完全未経験からプログラミングを勉強する場合は、なにから手を付ければよいか迷いがちです。
そんなときは、まず侍エンジニアの無料カウンセリングを受けてみてはいかがでしょうか？ 侍エンジニアでは未経験で何から勉強すればわからないという方に向けて、最適な言語選択や学習カリキュラムを提案しています。
業界に精通している弊社のコンサルタントや現役エンジニア講師にも相談できるので、一人で悩むよりもまずは相談してみて今後の学習プラン・キャリアに対するイメージをつかみましょう！
まとめ
R言語についての知識は深まりましたでしょうか？
統計解析とプログラミングの知識をあわせ持ったエンジニアは人材の希少価値が高く、今後の技術の発展に伴ってニーズが高まる可能性が大きいです。興味を持った方はこの機会にR言語を勉強してみてはいかがでしょうか。
