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データサイエンティストに求められるプログラミング言語スキル

データサイエンティストとは、データ分析によって得られた結果をもとに業務改善を行う仕事です。

従来は多くの企業でSASやSPSSといったデータ分析・統計ツールが用いられていましたが、オープンソース系言語でも代替可能となったことから、RやPythonへの移行が活発化しています。

オープンソース系言語では長らくRが主流でしたが、近年では使い勝手の良さからPythonの使用者が増加しているようです。

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■データサイエンティストとプログラミング言語

データサイエンティストとは、データ分析によって得られた結果をもとに業務改善を行う仕事です。企業の利益向上に大きく貢献しうる人材であるため、現在多くの企業がデータサイエンティストを求めています。

データサイエンティストは、データ整形処理を行うことが多いポジションです。複雑な処理をプログラミングする機会はあまりないため、プログラミング言語に関しては、いずれかのスクリプト系言語を習得しておけば問題ないでしょう。

■トレンドはオープンソース系言語 

データサイエンティストの間では、RやPythonといったオープンソース系言語・ツールがトレンドです。
SASやSPSSといった従来のデータ分析・統計ツールがオープンソース系言語でも代替可能となったことから、SASやSPSSからの移行が活発化しています。

コスト面に余裕がある企業などでは、現在もSASやSPSSといったツールを使用している場合もありますが、コスト削減に取り組む企業では積極的にRやPythonなどのオープンソース系言語・ツールへ切り替えているようです。
SASやSPSSを習得済みの方は、RやPythonも勉強しておくことで市場価値を高められるでしょう。

■Rか、Pythonか? 

初期はRが主流でしたが、ここ数年でPythonの使用者が急増しているようです。
理由としては、学習するにあたってRが若干イレギュラーであることが挙げられます。Rは厳密に言えばプログラミング言語の仲間ではないため、従来のプログラミング言語と構造が異なっており、このことが学習を困難にしているのでしょう。

また、Rはほとんどの場合でデータ分析に使用されるのみであるのに対し、Pythonは様々なアプリケーション制作と相性が良いという汎用性の高さも、Pythonへの移行が活発化している一因です。データ分析というフィールドではまだRに軍配が上がりますが、Pythonもどんどん力をつけてきていますので、近い将来多くのデータサイエンティストがPythonに移行することが予想されます。

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