本記事では、初心者の方向けにR言語とPythonの違いと使い分けを紹介しています。
データサイエンスではどちらもお馴染みですが、
絶対にこちら良いとは言い切れない部分もありますが、参考になれば幸いです。
コース名に公式サイトへのリンクを貼っています。表は横にスクロールできます。
| 運営 | コース | 税込料金 | 学習期間 | 学習形態 |
| Aidemy | データ分析講座 | 528,000円～ 給付金で最大70%オフ |
3か月～ | オンライン |
| キカガク | AI人材育成長期コース | 792,000円 給付金で最大80%オフ |
6か月 | オンライン |
| TechAcademy | データサイエンス | 174,900円～ 給付金で最大70%オフ |
1か月～ | オンライン |
| データミックス | データサイエンティスト育成 | 入学金27,500円 受講料165,000円～ 給付金で最大70%オフ |
6週間～ | 通学(東京) オンライン |
| AIジョブカレ | 統計＋R講座 | 70,400円 | 4か月 | オンライン |
| CodeCamp（講座中止） | Pythonデータサイエンス | 入学金33,000円 受講料162,800円 |
2か月 | オンライン |
RやPythonを学べるプラグラミングスクールの紹介記事はこちら↓
R言語とは？
R言語はプログラミング言語の一種で、特に統計解析に適した特徴を持っている言語です。読み方はアールです。
データ加工、統計処理、機械学習、グラフ化を行うために使われています。オープンソースのプログラミング言語なので誰でも無料で使用できます。ビジネスの現場だけでなく、大学生や研究者までRを使用しています。
パッケージについて：R
R言語にはパッケージと呼ばれる”関数やデータがまとまったセット”があります。インストールすることでパッケージはいつでも使えるようになります。Rはこのパッケージがとても魅力的です。世界中のRユーザーが最先端の解析手法や便利なパッケージを開発し、無償で公開しています。
かなり専門的でマニアック（ここがRの真骨頂です）なパッケージもたくさんあります。論文で使われている解析手法がそのままパッケージになっているようなものもあります。
トライフィールズのページでパッケージ一覧が日本語で公開されていますので、気になる人はチェックしてください。以下はパッケージの例です。
- CDNmoney：カナダの通貨および信用枠の構成要素
- aaSEA：アミノ酸置換効果分析装置
- abcADM：ABCを使用した累積損傷モデルの適合と信頼性の推定
- censable：国勢調査データの利便性向上
- blackbox：ブラックボックスの最適化とパラメータ空間の探査
- ccRemover：単一細胞RNAシーケンシングデータから細胞周期効果を排除
- CDatanet：ピア効果を用いたカウントデータのモデリング
- cdfquantreg：単位区間におけるランダム変数の量子数回帰
- BLR：ベイジアン線形回帰
統計解析/データサイエンス：R
昔は統計と言えば研究など学問領域で使われるものでしたが、Webマーケティングの普及や事業活動データの大規模化の影響もあり、統計解析は一般的な評価手法となりました。
ビジネスの現場においてもこの優れた統計解析機能は重宝されてきました。特に金融業界や工学業界で重宝されてきた歴史があります。この2つの業界はいずれも古くから「多数の変数が存在する条件下で最適解を出す」ことを目指してきました。
また、現在ではウェブマーケティング分野でも使われています。顧客のサイトへのアクセス、ページへのクリック、購入履歴など膨大なデータを日々蓄積できるようになり、それらを分析して意思決定に活用されるようになりました。
R言語は統計/データサイエンスで最大の力を発揮するプラグラミング言語です。先程述べたパッケージを使えば、基礎的な大学レベルの統計分析だけでなく、最先端の研究者が開発した分析手法まで実行可能です。エクセルでも基本的な統計処理はできますが、Rが使えればもっと細かく分析プロセスを指定でき、かつ一連の処理を自動化できます。もちろん、データの前処理や抽出もできます。
R言語は、オープンソースの言語なので誰でも簡単に導入できることもあり、さまざまなプログラミングの現場で活用される機会が増えています。これまでにも増してデータ分析・統計解析の重要性が高まっていくことが予想される今後のブログラミング業界において、とても便利なツールであることは間違いありません。
余談ですが、私が初めてR言語に出会ったのは大学院生のときでした。そのときとても優秀な研究室仲間が2名いましたが、その2人ともがデータ解析にRを使用していました。
テキストマイニング：R
R言語の統計解析以外の特徴としては、テキストマイニングが挙げられます。テキストデータの中から頻出するキーワードを抽出し、分析やワードクラウドの作成などを行うことが可能です。有名な某テキストマイニングソフトにおいてもR言語を用いて構築されています。
ベクトルによる処理の面で優れた機能を備えている他、ヒストグラムの作成、t検定、ベイズ統計などの作業においても広く活用されています。
身近なところでは、Excelで処理されているデータの多くもR言語で処理することが可能です。ExcelでできることをわざわざRでやる必要はないと思われるかもしれませんが、R言語で行うことで、より細かく意図したデータ加工・分析を行うことができます。Rはグラフなどの描写方法も細かく指示できますので、データの見せ方にこだわりたい人にも向いています。
機械学習：R
近年、注目を集めているのが機械学習です。AIが目覚ましい進歩を遂げていますが、その鍵を握るのが機械学習とその土台となるデータ解析です。
膨大なデータを解析することで、将来の予測やリスクの計算、状況に応じた判断などをAIに学習させることができますが、ここでもR言語が積極的に活用されているのです。販売業などでAIを活用した接客やカスタマーサービスを導入する企業・店舗も増えており、このR言語が活躍するシーンはますます広がっていくことが予想されます。
Rはデータ解析特化型
データ解析においては専門性の高いパッケージがあり、かゆい所に手が届くデータ処理の関数もあります。グラフなど描写も簡単に細かく調節できます。
ただし、こうした特徴を持つR言語は、あくまでデータ解析と描写をメインに開発されたプログラミング言語のため、「何かを作る」ことには対応しにくいという面を持ち合わせています。この点は、後述するPythonとの大きな違いの一つとして挙げられるでしょう。
R言語の知識が求められる職種も広がりを見せています。データサイエンティストやデータアナリストはもちろんのこと、機械学習を担当するエンジニア、さらにビジネスアナリストでも、R言語を使用しています。
何しろ膨大なデータを収集しているGoogleやFacebookでさえ、入手したデータを解析する際にR言語を使っていると言われていますから、まさに「時代に求められているプログラミング言語」と評しても問題ないでしょう。
Pythonとは？
おそらくR言語よりも高い知名度を持っており、現在もっとも知名度が高いプログラミング言語と言えるのがPythonです。読み方はパイソンです。この言語の最大の特徴は、優れた汎用性を持つオールマティーな言語だということです。
しかも効率を徹底的に重視して開発されており、最小限のコードでプログラムを書くことができるため、覚えやすい上に誰が書いても同じプログラングになりやすい特徴を持っています。
例えば、ある会社でこれまでAさんというプログラマーがブログラミングを担当していたものの、ある事情で退職してしまい、その後新たに入ったプログラマーのBさんがAさんの仕事を引き継ぐことになった時にも、スムーズに引き継ぎやすくなります。
あまりに複雑で難解な作業を必要とするプログラミング言語の場合、作業をする人によってコードの内容などに違いが出てしまうため、作業の能率が落ちてしまう面もあります。他人の書いたコードは非常に読みづらいです。
この点はプログラマー個人のメリットであるだけでなく、企業にとっても大きなメリットになるでしょう。プログラマーの技量によってプログラミングのクオリティに大きなバラツキが出るといった問題が起こりにくくなるからです。
ライブラリ：Python
R言語のパッケージと似た概念として、Pythonには「ライブラリ」があります。ライブラリをインストールすることで、複雑なプログラムを書かずに簡単に処理を実行できます。
matplotlib：グラフなどを描画します。
beautifulsoup：ウェブページから指定した情報を抽出・収集します。
scikit-learn：機械学習に必要なものが一通りまとまっています
まだ経験が浅いプログラマーでもライブラリを上手く使えばある程度やりたいことができます。
統計解析/データサイエンス：Python
scipyとstatsmodelsのような統計解析/データサイエンス用ライブラリを使えば、比較的高度なデータ処理や分析が可能です。T検定や分散分析など基本的な推測統計から最適化問題の処理も可能です。
R言語の統計は専門的と言いましたが、統計の研究者や一流データサイエンティストでもない限り、ほとんどのやりたい分析はPythonでできます。統計学の知識とサンプルデータさえあれば、今すぐにでもできます。
機械学習
AIの分野で欠かせないのが機械学習です。Pythonには機械学習用の優れたライブラリがあります。
scikit-learnは機械学習用ライブラリの代表例です。scikit-learnをインストールすることで、教師あり学習、教師なし学習、モデリング、データ加工が可能になります。
ちなみに、ソフトバンクの人工知能ロボットPepper（ペッパー）はPythonで構築した機械学習プログラムが入っているそうです。
ゲームやアプリケーションの開発
Pythonはゲームやアプリの開発にも使えます。この分野でプログラマーとして活躍したい、ゲーム・アプリ制作に携わってみたいと希望しているなら、Pythonも選択肢のひとつになります。
このゲームやアプリケーションの開発に向いている点についてはもう一つ、フレームワークが充実していることも特徴として挙げることができます。フレームワークとは、システム開発に必要なものが集まった環境セットです。ウェブアプリだとDjango(ジャンゴ)というフレームワークが有名です。
フレームワークを使えば、効率よくさまざまな機能を実装でき、短時間で開発を進めていくことができます。これは、先述した開発途中でも担当者の交代や開発者のレベルを問わず作業を進めていく点や、開発のスピードアップといった部分でも大きなメリットをもたらします。
Pythonは個人製作のゲームでも大規模プロジェクトのウェブアプリでも活用されています。
ユーザーが多いので参考にできる書籍やウェブページが多い
広く普及していることもあり、ユーザー数が多いという特徴も持ち合わせています。
ユーザー数が多いので、Pythonに関する書籍やウェブページがたくさんあり、サンプルコードや便利なライブラリを簡単に調べられます。掲示板のようなものもあるので、より効率的な利用方法などに関する意見やアドバイスを得やすいです。
また、常に機能やライブラリに関する意見や問題提起が行われており、それに応える形で改善・更新が積極的に行われている状況です。つまり、利用者の意見を取り入れる形で、リアルタイムでどんどん改良・進化が進められているのです。
R言語とPythonの比較・違い
どちらもデータサイエンスや機械学習で注目されているプログラミング言語ということもあり、優劣の比較がされることは多いです。プログラマーなどの専門家の間でも優劣に関する議論が時々見られます。
しかし、「こちらの方が絶対に良い！」といったことはなく、皆さんが何をしたいかによって答えは変わります。
統計分析/データサイエンスに特化するならR言語、そうでないならPython
R言語は統計分析に関しては優れたかつマニアックなパッケージが揃っています。その解析をしたい人は世界に何人いるのだろうか？というマイナーな解析パッケージもたくさんあります。
初心者から中級者レベルのデータ分析ならPythonでもRでもどちらでも構いません。しかし、統計解析のプロフェッショナルとして分析手法を考案したり、研究するのであれば、いずれPythonではやりにくい場面や物足りない部分が出てきます。
一方で、データ収集やシステムの開発などデータサイエンス以外の使い方も想定するならPythonです。Pythonの方が汎用性は高い上、コードが比較的簡単で初心者でも始めやすいです。
これからデータサイエンティストを目指すならまずPython、次にR
それでは「データサイエンティストはR言語だけ身につけていればよいのか？」と聞かれると、そうは言い切れません。その理由は3点です。
理由1：データサイエンスができる=Pythonを使えると思われる
転職活動でも上司との雑談でもいいのですが、データサイエンスができると言うと、すなわちPythonが使えると解釈されます。Pythonを使わないデータサイエンティストはたくさんいますが、勝手にPythonマスターだと思われます。
Pythonはエンジニアやデータサイエンティスト以外の人でも日常業務でも使うことがあります。そのため、R言語より広く知られています。実はPythonをあまり知らないと言うとがっかりされますので、Pythonにある程度は使えた方が良いです。
理由2：社内がPythonユーザーばかり
多くの企業ではPythonが使用されており、Pythonを使うことが前提とされている業務もあります。先程述べましたが、Pythonがわかる人同士なら業務の説明や引継ぎが簡単です。RユーザーがRのプログラムをPythonユーザーに見せてもすんなり理解はしてもらえません。
もはやPythonが社内の共通語になっている企業もありますので、データを扱う人がPyhtonをまったく使えないのはよろしくありません。
理由3：Pythonの方が扱いやすい
もしあなたがこれから統計分析やデータサイエンスのプロを目指すなら、最初はPythonから学んでください。
Pythonの方がコードがわかりやすく、挫折しにくいです。学習のための参考書やウェブページも充実しています。そもそも中級レベルまでならPythonで事足ります。
Pythonである程度レベルアップしてからR言語に入っても遅くありません。
RもPythonも最初はプログラミングスクールで学ぶ方が効率的
どちらを先に学ぶにしろ、「どうやって学ぶのか？」という問題が出てきます。具体的に言えば、プログラミングスクールを利用して学んでいくのか、それとも独学で身につけていくのかです。
R言語もPythonの完全に独学で学んでいくことも十分可能です。実際に独学で習得して、現場で活躍しているプログラマーも少なくありません。
ただ、どちらが学びやすいか、効率よく学んでいくかを考えると、やはりプログラミングスクールの方に軍配が上がるでしょう。
実際問題として、それまでプログラミングに関してまったくの素人だった人がゼロから学ぼうと思った場合、いきなり専門書や市販の学習のためのテキストを見ても、何がなんだかわからずチンプンカンプンになってしまう可能性が大です。
知識ゼロの段階から講師が基礎をわかりやすく教えてくれるプログラミングスクールは、学習をスタートさせる機会として理想的と言えます。
初心者はエラーがわからない
プログラミング学習の問題点は、初心者の段階では「何が間違っているのかさえわからない」ケースが多いことです。
プログラミング作業では必ずエラーが発生します。経験豊富なプログラマーでさえ、エラーとは無縁ではありません。
ただ、優れたプログラマーはエラーが起こった時に何が間違っていのかをすぐに特定し、修正することができます。しかし、初心者の場合、エラーの原因さえもよくわからずに立ち往生してしまい、そこから一歩も先に進まないという事態も起こり得ます。
その際に、スクールなら講師が間違いを指摘し、何が問題だったのか、どう修正すればいいのかを教えてくれます。
プログラミング学習はある意味、トライアル＆エラーを繰り返していく仮定で必要な知識を学んでいくものですから、その繰り返しを効率よく行っていく点で、スクールには大きなメリットがあります。
初心者は常識がわからない
さらに、スクールではプログラミングに必要な知識を総合的に学んでいくことができます。
独学で自己流で学習していく場合、特定の作業に関しては十分なスキルを身につけているにもかかわらず、大事な作業に関するスキルがすっぽり抜け落ちてしまうといった事態が起こりがちです。プログラミング学習全体に目が届かず、偏った学習をしてしまうことも多いからです。
最もわかりやすい例は、パッケージ/ライブラリの存在です。
頑張って書いたプログラムが実はすでにパッケージ/ライブラリで存在していたと後から気づくことがあります。
RにもPythonにも常識とも呼べる定番のパッケージ/ライブラリがあります。そこそこ勉強した人なら「こういうときはこのライブラリを使う」と知っています。しかしながら初心者にはこれがわかりません。PythonやRの講座なら必ず定番のパッケージ/ライブラリの説明をしてもらえます。
これらを知っているだけで時間を無駄にせずに済みます。
業務を意識した学習カリキュラム
プログラミングスクールでは、就職・転職を意識したカリキュラムが組まれています。
つまり、現在の業界ではどんなが求められているのか、どんな知識・スキルを持っていると業務に役立つのかを踏まえて学習できます。需要がないスキルをいくら身に付けても意味はありません。
また、Pythonのところで少し触れたように、プログラミング言語は日進月歩で改善・更新が行われており、言語やパッケージ/ライブラリがバージョンアップされ続けています。
独学の場合、例えば購入した書籍が古いバージョンに対応したもので内容が古ければ、それで学習しても十分な知識が身につかない恐れがあります。
結論としては、独学は時間と手間がかかりすぎて、R言語にしろPythonにしろ学習の際に回り道になってしまうので、最初だけでもスクールを選んだ方が効率的に学んでいくことができます。
もちろん、独学を全否定するわけではありませんが、スクールで基本を効率よく学んだ上で、独学でさらに自分の知識・スキルに磨きをかけていくといったやり方の方が、挫折なく短期間で習得できます。
データサイエンティストの需要は増え続けるのか？
インターネットやIoTの普及によって毎日大量のデータを収集・蓄積できるようになりました。これらの情報、いわゆるビッグデータを扱うことで、さまざまな情報を活用することができるようになります。
ある商品のメインの顧客層、ある商品を購入した人は、他にどんな商品を購入する傾向があるのか、さらに顧客の年齢層、年齢ごとの平均購入額、地域分布などを知ることができます。
しかし、大量のデータからこうした情報を知るためには、データの収集・蓄積・選択だけでなく、それらをを元にした分析・解析が欠かせませんし、多くのデータを扱うようになればなるほど、分析するための材料（変数）が増えれば増えるほど、分析・解析も難しくなり、専門家の力が必要になります。
今まで以上に今後もデータサイエンティストの需要は増えるでしょう。新しい解析手法やツールも次々に登場するでしょう。そこで活躍しているのはあなたかもしれません。
一目でわかるデータサイエンス/統計学のスクール講座比較表
データサイエンス/統計学コースの講座があるスクール5社の比較表です。
コース名に公式サイトへのリンクを貼っています。表は横にスクロールできます。
| 運営 | コース | 税込料金 | 学習期間 | 学習形態 |
| Aidemy | データ分析講座 | 528,000円～ 給付金で最大70%オフ |
3か月～ | オンライン |
| キカガク | AI人材育成長期コース | 792,000円 給付金で最大80%オフ |
6か月 | オンライン |
| TechAcademy | データサイエンス | 174,900円～ 給付金で最大70%オフ |
1か月～ | オンライン |
| データミックス | データサイエンティスト育成 | 入学金27,500円 受講料165,000円～ 給付金で最大70%オフ |
6週間～ | 通学(東京) オンライン |
| AIジョブカレ | 統計＋R講座 | 70,400円 | 4か月 | オンライン |
| CodeCamp（講座中止） | Pythonデータサイエンス | 入学金33,000円 受講料162,800円 |
2か月 | オンライン |
RやPythonを学べるプラグラミングスクールの紹介記事はこちら↓
AI/データサイエンスに関する他のおすすめ記事
- 【E資格の講座比較】全JDLA認定プログラム講座でおすすめは？最安値は？難易度/合格率も紹介！|E資格認定
- 【5社比較表あり】データサイエンス/統計学のスクール・通信講座おすすめランキング！評判口コミも
- 【自然言語処理のスクール/講座のおすすめ比較一覧表】給付金で安くなる！無料体験や無料相談から始めよう！
- 【G検定を受けるなら】G検定受験対策講座の12社比較！オススメは？評判や口コミも！
- Aidemy Premium Planを解説！評判口コミも！AIやデータサイエンスを学ぶなら
- 【R言語とPythonの比較】どっちがおすすめ？両方？データサイエンス・分析のスクール情報も
- 【データサイエンスとは】勉強方法や資格を紹介！就職/転職や副業にも役立つ
- 【5社比較表】データサイエンティスト検定(DS検定)対策講座のおすすめ比較！オンラインで学べる！
- 【補助金でプログラミングスクール】”リスキリングを通じたキャリアアップ支援事業”で安く学べる講座
