R(アール)はデータサイエンティストになるためのプログラミング言語!

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  • 「そもそもRとはどんなプログラミング言語?」
  • 「Rを学習しようか迷っている…」
  • 「Rを習得するメリットは?」

なんて悩んだり、疑問をもったりしていませんか?

実は僕も以前まではRについては、そこまで深く知りませんでした。

そこでこの記事では、プログラミング未経験者や初心者向けに「R」をわかりやすく解説していきます。

「あなたがRの理解を深めるために」

ぜひ役立ててくださいね!

この記事はこんな人におすすめ

  • データサイエンティストを目指すプログラミング初心者や未経験者

記事の信頼性として、僕がやってきたことを簡単に紹介します。

記事の信頼性

【1日12時間×3年】→ 30歳からプログラミングを独学
【取締役・フルスタックエンジニア】→ Web系ベンチャー企業にて
【合計2万ユーザー以上】→ 開発したWebサービスにて
【2,800万円の資金調達】→ 開発したWebサービスにて
【新規事業企画】→ AIベンチャー企業にて

まずは結論から

Rは「統計解析に特化したプログラミング言語」です。

WebサービスやWebアプリケーションが作れる言語ではありません。

つまり、「データそのものを解析すること」をゴールにした言語です。

  1. 簡単にコードが書けるので学習コストが低い
  2. データ解析に必要な機能が充実している
  3. 機械学習やビッグデータ解析が注目されているので、重要・人気がある
  1. データ解析以外の機能がないので、WebサービスやWebアプリケーションは作れない
  2. 統計学の知識がないと十分なデータ解析がおこなえない
  3. 技術情報やドキュメントなどはほぼ英語

このようなメリット・デメリットがあります。

それでは「そもそもRとはどんな言語か?」ということから、それぞれわかりやすく解説していきます。

Rとはどんなプログラミング言語?

Rは「統計解析に特化したプログラミング言語」です。

1993年にオークランド大学(ニュージーランド)の、ロス・イハカとロバート・ジェントルマンによって作られました。

※ 統計解析とは?
統計学の理論をベースに、解析・検証すること

RはWebサービスやWebアプリケーションが作れる言語ではありません。

つまり、「データそのものを解析すること」をゴールにした言語です。

RはAI(人工知能)の需要とともに人気が高まっていて、「データ解析」や「機械学習」の領域で注目されています。

特に「ビッグデータ解析」が注目されているので、需要や人気が高まっています。

  • OSS(オープンソースソフトウェア)のため無料でインストールして使用可能
  • OS(Windows・Mac・Linuxなど)に依存しない
  • RStudio(開発環境)が無料で使用可能

Rのメリット・デメリットは?

Rのメリットとデメリットを、それぞれ解説していきます。

Rの3つのメリット

  1. 簡単にコードが書けるので学習コストが低い
  2. データ解析に必要な機能が充実している
  3. RStudio(開発環境)が無料で使用可能

Rは「データ解析」や「機械学習」が目的の言語なので、コードの書き方がとてもシンプルです。

「データ解析」や「機械学習」に必要な機能が豊富に用意されています。

ビッグデータ活用が進められているので、重要・人気が高まってきています。

Rの3つのデメリット

  1. データ解析以外の機能がないので、WebサービスやWebアプリケーションは作れない
  2. 統計学の知識がないと十分なデータ解析がおこなえない
  3. 技術情報やドキュメントなどはほぼ英語

WebサービスやWebアプリケーションが作りたい場合は、他の汎用的なプログラミング言語が必要になります。

また、Rで本格的なデータ解析する場合は、統計学の知識が必要となります。

技術情報やドキュメントなどはほぼ英語なので、それを読み解きながら学習する必要があります。

これらの点は注意しておきましょう。

RとPythonの比較

Pythonも「データ解析」や「機械学習」の現場で多く利用されるプログラミング言語です。

RとPythonはどちらも、データ解析や機械学習に利用される点で共通しています。

Rは統計解析に特化しているので、データ解析においては非常に優秀です。

しかし、WebサービスやWebアプリケーションなどを作ることはできません。

そのため、データサイエンティストなどデータ解析に特化した仕事をしたい場合は、Rを習得すると良いでしょう。

一方でPythonは、WebサービスやWebアプリケーションなども作ることができる汎用プログラミング言語です。

WebサービスやWebアプリケーション開発などもおこなっていきたい場合は、Pythonを習得すると良いでしょう。

Rの習得方法

Rを効率的に習得する方法を解説していきます。

独学

独学でRの習得を目指すなら、「書籍 + 動画講座」の組み合わせがおすすめです。

以下におすすめの書籍と動画講座を紹介しておきます。

プログラミングスクールに通う

Rを習得するためにプログラミングスクールに通うのも「一つの手段」です。

場合に応じて利用するのも戦略かなと。

しかし、Rが学べるプログラミングスクールはあまり多くありません。

以下にRが学べるプログラミングスクールを紹介しておきます。

R・データサイエンスが学べるプログラミングスクール

まとめ

今回の内容をそれぞれまとめていきます。

Rは「統計解析に特化したプログラミング言語」
  1. OSS(オープンソースソフトウェア)のため無料でインストールして使用可能
  2. OS(Windows・Mac・Linuxなど)に依存しない
  3. RStudio(開発環境)が無料でインストールして使用可能
  1. 簡単にコードが書けるので学習コストが低い
  2. データ解析に必要な機能が充実している
  3. 機械学習やビッグデータ解析が注目されているので、重要・人気がある
  1. データ解析以外の機能がないので、WebサービスやWebアプリケーションは作れない
  2. 統計学の知識がないと十分なデータ解析がおこなえない
  3. 技術情報やドキュメントなどはほぼ英語
  • どちらも「データ解析」や「機械学習」に利用されるプログラミング言語
  • Rは統計解析に特化しているので、データ解析においては非常に優秀
    → データサイエンティストなどデータ解析に特化した仕事をしたい場合は、Rを習得すると良いでしょう。
  • PythonはWebサービスやWebアプリケーションなども作ることができる、汎用プログラミング言語
    → WebサービスやWebアプリケーション開発などもおこなっていきたい場合は、Pythonを習得すると良いでしょう。
  • 独学
  • プログラミングスクールに通う

RはPythonと並び、「データ解析」や「機械学習」の現場で多く利用されるプログラミング言語です。

データサイエンティストを目指すなら、ぜひRの習得にチャレンジしてみてください!

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