ビッグデータ時代に存在感を増す2つの言語の強みとは?R言語とPythonの違いとは?優先的に学ぶべきはどちら?

最終更新日:2021年10月29日

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R言語とPythonは、ともにデータ分析や統計解析の分野で使用されている言語です。しかし、両者は別のプログラミング言語であり、それぞれ強みが異なります。一般的にR言語はデータサイエンス、Pythonは機械学習やアプリケーション開発に適していると言われています。今後、先端IT人材としてスキルアップを目指すのであれば、2つの言語の特性を見極め、どちらを優先的に学ぶかを明確にしておくべきでしょう。ここでは、R言語とPythonの違い、優先度などを紹介します。

1. R言語とは?

まずR言語の概要と特徴について解説します。

統計解析に強い「R言語」

R言語は、統計モデルを使った解析を目的として開発された言語です。
1995年にオークランド大学で開発され、2000年にオープンソース化が為されたあとは、主に学術機関やR&D部門での研究に用いられてきました。

例えば、R言語の特徴のひとつでもある「ベクトル処理」では、複雑なデータ群をそのまま変数に投入したり、ネストへの応用ができたりと、汎用プログラミング言語には無い強みを発揮しています。また、ライブラリも統計解析を想定したものが揃っています。

さらにR言語は可視化にも強く、縦軸と横軸に任意の値を入力するだけで折れ線グラフを表示することができます。レポーティングについても「R Markdown」を使用することで効率よく進められるため、統計解析の結果を直感的にわかりやすい形にまとめる際には非常に重宝する言語です。

データの互換性も高く、CSVやテキストなど外部のツールで使用されていたデータも、標準関数によって問題なく読み込むことが可能です。

ちなみにR言語でも「Shiny」というライブラリを使用することで、アプリケーション開発が可能になります。本来の使い方とはやや毛色が異なりますが、汎用プラグミング言語のような使い方もできることを覚えておきましょう。

近年はPythonをはじめとした新興言語に押され気味ですが、「数値を扱い、原因を探り、説明のために可視化する」という点では、2021年現在でも非常に強い言語だと言えるでしょう。

2. Pythonとは?

次に、Pythonの概要と特徴を見ていきましょう。

データ分析、実装の汎用性が高い「Python」

Pythonは、1991年にオランダ人のグイド・ヴァンロッサム氏が開発したオブジェクト指向言語です。構文がシンプルで記述量が少なく、最小限の記述で多くの処理を行えるという特徴を持ちます。

また、ライブラリが標準・外部ともに豊富で、さまざまな機能の実装が容易に行えることも特徴のひとつです。近年は機械学習関連の開発において、事実上のデファクトスタンダードになっており、他の言語の追随を許さないほどの人気を誇っています。

近年はライブラリ、開発環境の充実

また、PythonはR言語に比べると「使う人を選ばない」ことも評価されています。例えば、統計解析やデータサイエンスの専門知識を持たないITエンジニアであっても、ライブラリの知識さえあれば高度な計算処理を実装することが可能です。

特に人工知能開発に欠かせない機械学習をサポートするライブラリが増えたことで、機械学習関連の開発コストが減ったという見方もあるようです。

3. R言語とPythonの違い

このようにデータ分析や統計解析の分野で強みを持つ2つの言語ですが、その違いはどこにあるのでしょうか。ここでは、R言語とPythonを「目的」「汎用性」「処理速度」「プログラミングのやりやすさ」で比較していきます。

目的

2つのプログラミング言語の最も大きな違いは、その目的にあります。R言語は統計学的な処理を経て「説明」を行うための言語です。これに対してPythonは、種々のデータから「予測」を行うことが多い言語だと言えます。

例えばR言語では「Plotメソッド」を記述することで簡単に視覚化が行えます。一方のPythonは、外部ライブラリをインポートして視覚化を行わなくてはなりません。最終的にはどちらも同じことができるのですが、よりスムーズかつ簡単に「説明」を行えるのはR言語なのです。

一方、商品の売れ行きやキャンペーンの結果など、企業内に蓄積されたデータを有効活用しながら「予測」を行う場合は、Pythonに軍配があがります。これは、機械学習のためのライブラリが豊富なだけではなく、最新の予測手法もPythonで実装されることが多いためです。現在は「機械学習のトレンド=Pythonのトレンド」と言っても過言ではない状況であり、機械学習による予測はPythonを使用する最大の目的となっています。

汎用性

汎用性については、Pythonが上と言えるでしょう。Pythonは汎用スクリプト言語であり、統計解析・機械学習・アプリ開発まで満遍なく対応できる言語です。

処理速度

処理速度についてもPythonが有利です。単純比較は難しいのですが、同じような処理の場合、R言語に比べて15~6倍ほどの速度を見せることもあるほどです。

プログラミングのしやすさ

プログラミングのしやすさで比較すると、Pythonに軍配があがりそうです。R言語も比較的扱いやすいという評判があるものの、汎用スクリプト言語として作られているPythonに比べると、やや見劣りするかもしれません。

Pythonは統計解析のみならず、一般的なアプリケーション開発でも広く使われている言語です。また、業務システム内に組込み「ある処理をバッチ処理化して定期的に実行させる」といった使い方などは、Pythonのほうが圧倒的に使いやすいのです。さらに、R言語はPythonに比べてメモリ消費が激しい傾向にあるという点も、Pythonの優位性につながっているかもしれません。

4. R言語とPython、どちらを学ぶべきか?

最後に、R言語とPythonのどちらを学ぶべきかについて解説します。ここで示す内容はあくまでも目安ですが、自己研鑽の一例として参考にしてみてください。

企業内の実務にフォーカスするならPython

ITエンジニアが一般的な民間企業で行われる実務領域のデータサイエンスに関与したいのであれば、Pythonを優先的に学ぶべきでしょう。

前述したようにPythonは「予測」を目的として使用されることが多い言語です。現代の企業は、ビッグデータを分析し、将来を予測することでビジネスの精度を上げようとしています。

そのため、まずは機械学習の基礎とPythonを学び、機械学習エンジニアとしてデータサイエンス領域に関わっていくというルートがよいでしょう。

もし、R&D分野でキャリアを構築したいのであればR言語の習得も検討してみましょう。ただし、R言語を身に着けている人材はコア業務である学術、研究開発を効率的に進めるための手段としてR言語を習得しているケースが多いことに注意してください。

つまり、R言語はエンジニアリング以外の分野で専門性を持っていなければ、活かしにくい言語なのです。この点を踏まえると、やはりPythonの習得を優先すべきと言えるでしょう。

開発スキルの向上ならばPython以外も視野に

ただし、エンジニアとして開発スキルを高めたいのであれば、Python以外の言語も習得するようにしましょう。なぜならPythonの主戦場であるアプリ開発や機械学習関連の開発であっても、より処理速度に優れた「C言語」や「C++」などが使われているからです。ちなみにC言語とC++は、データ分析用パッケージにも使用されています。

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