データ分析におすすめのプログラミング言語8選！選ぶコツも解説

データ分析に使えるプログラミング言語はいくつかあるため、どれを学べばいいのかわからない人は多いですよね。

適切な言語を使用すれば、精度が向上し、効率的にデータ分析が行えます。

この記事では、データ分析におすすめのプログラミング言語を紹介します。言語を選ぶ際に考慮すべきポイントや勉強方法も解説するので、ぜひ参考にしてください。

なお、次の記事ではそもそもデータ分析とは何なのか、その意味を現代における重要性や手法も交え詳しく解説しているので良ければ参考にしてください。

→ データ分析とは？活用例や手法、必要なスキルもわかりやすく解説

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データ分析の初心者にはPyhonがおすすめ

まずひとつ挙げるとすれば、データ分析にはまずPyhonをおすすめします。

データ分析初心者にPythonがおすすめな理由は、その汎用性と初心者向けの特性です。Pythonは1991年に開発され、その設計思想の中心には「シンプルで読みやすいコード」があります。

そのため、初心者でも理解しやすい文法となっており、入門用として適しています。また、日本の教育現場でもPythonの教育が進められており、学び始める方が増えているのです。

データ分析の場面では「R」という言語と比較されますが、Pythonの魅力は汎用性です。データ分析だけでなく、Webアプリケーションの開発や機械学習、AIの領域でも使用されており、学ぶことで幅広い分野での活用が期待できます。

なお、次の記事ではメリット・デメリットも交え、Pythonでデータ分析する手順を詳しく解説しているので良ければ参考にしてください。

→ Pythonでデータ解析をするには！初心者向けにすっきり解説

データ分析に適した7つのプログラミング言語とは？

上記で解説したPython以外にも、データ分析に適したプログラミング言語は数多くあります。ここでは、Python以外のデータ分析に適した7つのプログラミング言語を紹介します。

それぞれの特徴について、詳しく解説します。

R

R言語は、統計解析やデータ分析のためのプログラミング言語として、世界中で広く利用されています。この言語は、1995年にS言語を基盤にして開発されました。

特に魅力的なのは、R言語がオープンソースであるため、誰でも無料で使用できることです。近年、データ解析やAI、機械学習の分野での関心が高まる中、R言語の存在はますます重要視されています。

統計的な分析からグラフの作成、そして機械学習のタスクまで、幅広い活用が期待される言語です。

なお、下の記事ではR言語でできることについて詳しく解説しているので、あわせて参考にしてください。

→ 【入門】R言語とは？ 言語の特徴・できることを分かりやすく徹底解説

MATLAB

MATLAB（マトラボ）は、数値解析のためのソフトウェアであり、同時に、このソフトウェア内で利用するプログラミング言語もMATLABと呼ばれています。

2019年時点で、ユーザー数は400万人を超え、さまざまな企業や学界、さらには政府機関で利用されています。

利用は有料で、目的や立場に応じて有料アカウントの選択や登録作業が必要です。初めての方には30日間の無料トライアルも用意されており、その間は一部の機能を試用できます。

MATLABの強みは、データの収集から解析、アルゴリズムの開発、そして実際のコードの生成やクラウドでの管理まで、一連の作業をこのひとつのプラットフォーム上で完結できる点にあります。

なお、次の記事ではMATLABでできることを詳しく解説しているので、あわせて参考にしてください。

→ 【初心者向け】MATLABでできることは？活用事例とあわせて紹介

Java

Javaは、プログラミング言語の中でも、長年にわたって支持されてきた言語のひとつです。Googleが主要に使用している「Google三大言語（Java、C++、Python）」にも選ばれており、その実績からも信頼性や人気がうかがえます。

Javaの特徴は、どのような環境でも活用できる汎用性です。システム、Web、アプリケーション開発など、多岐にわたる分野で使用できます。

特に、大規模なシステムやAndroidアプリの開発には、Javaが積極的に採用されています。

なお、下の記事ではJavaの学習手順をわかりやすく解説していますので、あわせて参考にしてください。

→Java初心者の入門ガイド！学習手順を4ステップでわかりやすく解説

Julia

Juliaは、有名なマサチューセッツ工科大学（MIT）で生まれたプログラミング言語です。Juliaは2009年に開発がスタートし、2012年にオープンソースとして公開され、2018年には安定した「ver.1.0」が登場しました。

Juliaは、PythonやC言語、MATLAB、Rなどの影響を受け、それらの優れた点を組み込むことで、より進化したモダンな言語として開発されました。

特に、科学技術計算や機械学習の分野との相性が非常に良く、多くのデータサイエンティストに支持されています。

Scala

Scalaは、2003年に誕生したプログラミング言語です。オブジェクト指向と関数型の両方の特性を持つハイブリッドな言語として知られ、Javaとの高い互換性が魅力です。

そのため、Javaの経験を持つエンジニアは、Scalaを学ぶ際に、その知識が非常に役立ちます。日本でも、Scalaの需要が増してきており、Scalaを学ぼうとするエンジニアの数も日々増加しています。

また、以下の記事ではScalaについて詳しく解説していますので、あわせて参考にしてください。

→【Scala入門】プログラミング言語Scalaの基礎知識から本まで解説！

SQL

SQLは、リレーショナルデータベースを効率的に操作するための言語です。この言語の特徴は、大量のデータを簡単に検索、更新、削除、追加できることです。

国際標準化されているため、異なるデータベースシステムでも基本的に同じSQLを使用できます。リレーショナルデータベース内の情報は、Excelのシートのように表形式で保存されており、SQLを用いることで特定の行や列を取得・操作できます。

また、データベースの構造を定義する作業、例えばテーブルの作成や変更も、SQLの範疇です。

以下の記事ではSQLについて詳しく解説していますので、あわせて参考にしてください。

→SQLとは何か？学ぶメリットや学習方法も解説

Stan

Stanは、統計分析やデータの予測に特化した最先端のツールです。その中でも、ベイズ統計の計算が得意です。

ベイズ統計学とは、確率に関する2つの異なる考え方をベースにしています。ひとつは「客観的な確率」、つまりサイコロの目のように固定された確率です。

もうひとつは「主観的な確率」、これは個人の経験や背景によって変わる確率です。ベイズ統計学は、この主観確率を中心に分析を行います。

Stanを使うことで、このような情報の変化に伴う確率の変動を計算し、より精度の高い予測や分析を行えます。

データ分析向けのプログラミング言語を選ぶ5つのコツ

なかには、どのプログラミング言語を選べばいいのか判断できない人もいますよね。

そこで、ここからはデータ分析向けのプログラミング言語を選ぶコツを、5つにまとめて紹介します。

目的を明確にする

まずはじめに、プログラミング言語を選択する目的を明確にしましょう。目的が異なれば、最適なプログラミング言語やツールも変わってきます。

例えば、簡単なデータの集計や可視化を行いたい場合、RやPythonの基本的なライブラリで十分かもしれません。

一方で、大規模なデータセットを扱ったり、高度な機械学習モデルを開発したりする場合は、そのための専門的なライブラリやフレームワークを持つ言語が適しています。

何をしたいのかや、将来どうなりたいかを明確にすることで、その目的に合った最適なプログラミング言語を選択できるでしょう。

自分のレベル感を考慮する

次に、自分のレベル感を考慮して、適切な言語を選びましょう。

初心者の場合、学びやすく、豊富なリソースやサポートが整っている言語を選ぶと、スムーズに学習を進められます。例えば、Pythonはその直感的な文法と広大なコミュニティにより、初心者にも取り組みやすいです。

一方、すでに他のプログラミング言語に精通している場合、その知識を活かせる言語を選ぶのも一つの方法です。また、完全な初心者でも、ある程度の複雑さや学習曲線に挑戦する意欲がある場合、より高度な言語に挑戦するのも良いでしょう。

過度に難しいものを選ぶと挫折のリスクが高まりますが、自分の能力に合わせて選べば、学習の過程も楽しめます。

学習が進めやすいかを考慮する

プログラミング言語を学ぶ際、学習のしやすさは非常に重要です。特に以下の点に注意して選択しましょう。

例えば、Pythonはシンプルで読みやすいコードを書けるため、初心者から人気を集めています。また、豊富な教材やチュートリアルが揃っている言語は、学ぶ際の障壁が低いです。

アクティブなコミュニティが存在する言語は、困ったときに質問しやすく、多くのライブラリやツールが提供されている可能性が高いでしょう。

流行に飛びつきすぎない

プログラミングの世界では、新しいツールや言語が日々登場し、一時的に注目を浴びることが多々あります。

データ分析向けのプログラミング言語を選ぶ際には、流行だけを選択の基準にすべきではありません。

一時的に注目されている言語やツールも、中にはすぐにすたれてしまうものがあります。一方で、時間を経ても根強い人気を保っている言語は、その安定性や実績、サポートの充実度が評価されていると考えられます。

新しい言語やツールに飛びつく前に、基本的なプログラミングのスキルやデータ分析の知識をしっかりと身につけましょう。

学習を楽しむこと

学ぶことは常に挑戦であり、時には困難や壁にぶつかります。しかし、その過程を楽しむことが、継続的に学び続けるモチベーションを保つ鍵です。

何にでもいえることですが、興味を持っていることを学ぶのは非常に楽しいものです。データ分析の世界は広く、さまざまなトピックがあります。自分の興味を持つ領域やトピックを見つけ、それに焦点を当てて学ぶことで、学習の楽しさが増すでしょう。

学習は、目的地にたどり着くことも大切ですが、その過程での経験や学び、そして楽しみが、実際の価値を生むものです。

データ分析向けプログラミング言語の勉強方法

選び方をおさえたところで、ここからはデータ分析向けのプログラミング言語を勉強する方法を、3つにまとめて紹介します。

書籍で独学する

費用をかけずに独学したい方は、初心者向けの教材として書籍を選ぶのもひとつの選択肢です。プログラミングを一から学び、簡単なアプリを作成するためには、約300時間の学習が必要とされています。

学習を始める前に、自分がその時間をしっかりと確保できるかどうかを検討することが大切です。スクールに通わずとも、適切な書籍を手に取れば、自宅で効率的に学習を進めることは可能です。

なお、次の記事では具体的な手順も交えデータ分析の独学方法を詳しく解説しているので、あわせて参考にしてください。

→ データ分析の独学ロードマップ！注意点や活かせる仕事も紹介

資格取得を通じて勉強する

資格の取得は、具体的な目標を持ちながら学習を進める良い方法です。例えば、「Python 3 エンジニア認定データ分析試験」のような資格は、学習を深めるためのガイドラインとして役立ちます。

試験対策をしながら勉強を進めることで、Pythonを用いたデータ分析のスキルがしっかりと身についていくのを感じられます。

資格取得は、モチベーションの維持や、自分のスキルを証明するための手段としても価値があるでしょう。

スクールで学習する

プログラミングのスキルを効率的に身につけたいなら、スクールでの学習がおすすめです。なぜなら、多くの方がプログラミング学習を始めるものの、モチベーションの維持が難しく、途中で挫折してしまうからです。

スクールでは、学習のサポートや学びの場を提供してくれるため、挫折を防ぎ、効率的な学習が可能です。

なお、弊社侍エンジニアでは現役エンジニア講師によるマンツーマン指導のほか、学習コーチ、Q&A掲示板を活用したさまざまなサポートを提供しています。

それぞれの学びのペースに合わせたオーダーメイドカリキュラムも特長で、これにより多くの学生が効率的に学習を進めています。

プログラミングの学習方法を選ぶ際に、ぜひ一度侍エンジニアを検討してみてください。

データ分析向けプログラミング言語に関するよくある質問

最後に、データ分析向けのプログラミング言語によくある質問へまとめて回答します。

PythonとR言語はどちらがおすすめ？

PythonとR、両方ともデータ分析の分野で非常に人気です。選択する際のポイントとして以下の特徴を参考にしてみてください。

Pythonの特徴	・汎用性：データ分析以外にもWeb開発やAI・機械学習の開発など幅広く利用可能 ・Webアプリケーション開発：フレームワークを利用し、効率的なWebアプリ構築が可能 ・多様な利用シーン：InstagramやYouTube等の大手サービスでも活用されている
R言語の特徴	・専門性：多岐にわたるデータ分析が可能 ・可視化の強さ：データをグラフや散布図でわかりやすく表現可能 ・Excel超え：大量のデータをExcelより高速に処理でき、高度なカスタマイズや自動化も可能

また、以下の記事ではR言語とPythonを徹底比較していますので、あわせて参考にしてください。

→【R言語とPython】初心者はどちらを学ぶべきか徹底比較

データ分析を生かせる職業はどんなものがありますか？

データ分析のスキルを持っていると、さまざまな職業でその能力を活かせます。以下は、データ分析の技術を駆使して業務を遂行する主な職業の一部です。

データサイエンティスト	大量のデータを分析し、それをもとに新しい知見やビジネス価値を生み出す
データアナリスト	企業が所有するデータを基に、業績向上や問題点の特定をサポートする
Webマーケター	Webサイトの訪問者数やコンバージョン率などのデジタルデータを元に、マーケティング戦略の効果検証や最適化を測る

これらの職業は、データ分析の技術だけでなく、ビジネスの視点も必要とされるため、継続的な学習と実践が求められます。

まとめ

この記事では、データ分析におすすめのプログラミング言語を紹介してきました。データ分析を始める際には、適切なプログラミング言語を選ぶことが成功の鍵です。

プログラミング言語を選ぶコツは、自分の目的の明確化、自身のスキルレベルの考慮、学習の進めやすさ、流行に囚われない判断、学習を楽しむことです。

あなたの目的や必要な機能、そして学びたい内容に応じて、この記事で紹介した言語の中から最適なものを選びましょう。