データサイエンス概論

データサイエンスで利用されるR言語とは?特徴やPythonとの違いを解説

データサイエンスで利用されるプログラミング言語は主に「R言語」「Python」の2種類です。本記事では、データサイエンスで利用される「R言語」に焦点を当てて解説していきます。

ぜひ参考にしてください。


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データサイエンスとは

そもそもデータサイエンスとは、人工知能(AI)や統計、科学的方法、データ分析などを利用したり、組み合わせたりしてデータの解析を行うことを言います。また、データサイエンスを行う方をデータサイエンティストといいます。

データサイエンスの目的は、基本的にはデータの解析によって洗い出された情報をもとに新たな技術の開発や今ある技術を進化させ発展させることです。そのため、データサイエンスの精度が高まることにより、結果的に新たな技術や進化、発展が期待できます。

データサイエンスを多く利用する現場の例を挙げると、大企業や中小企業でのデータ分析やソフトウェア開発です。

企業でデータサイエンスを利用する際には、処理したデータをビジネスへ運用することが多いです。また、ビジネスでは多くのデータが必要であり、正しいデータサイエンスが行えると、結果としてビジネスの成功率も高まります。そのため、ビジネスでデータサイエンスが利用されています。

ソフトウェア開発では従来までの技術で開発したものを進化、発展させるために膨大なデータが必要になります。また、新たなソフトウェア開発を行う場合にも、膨大なデータが必要になります。

そのため良質なデータを収集することは良いソフトウェアの開発につながるため、ソフトウェア開発でデータサイエンスが利用されます。

その他にもデータサイエンスは多くの現場で利用されていることから、世界中から注目されており、重要性がとても高い職業であるといえます。

特にデータサイエンスが重要な理由として、多くの放置されているデータが多い現代、そのデータの中に良質なものが含まれます。そのため、データを回収し利用するためにデータサイエンスが重要といわれています。

データサイエンスをやるうえで必要なスキル

データサイエンスを行うためには、さまざまな高度な知識やスキルが必要不可欠になります。そこでここでは、データサイエンスをやるうえで必要なスキルについて解説していきます。データサイエンスに必要なスキルは以下の通りです。

  • 情報工学
  • 統計学
  • ビジネススキル

それぞれ解説していきます。

情報工学

データサイエンスで必要になる情報工学は、主に「プログラミングスキル」、「データベース」、「ビッグデータ処理」の3つの知識やスキルが必要になります。

プログラミングスキルでは、データサイエンスを行うために必要になる基盤の構築やデータ収集、処理、分析を行うために「R言語」「Python」といったプログラミング言語の活用を行います。

データベースは、データサイエンスを行う際に利用する膨大なデータを格納するために必要になります。また、データベースは利用するデータに合っているものを選択することが必須であり、適切なデータベースを選択することで業務の効率化につながります。

しかし、データベースに関しての知識はとても奥が深く専門的な内容になっているため、学習難易度は高いです。

ビッグデータ処理では、データサイエンスで利用する膨大なデータを処理し、収集や格納などを行います。

小さなデータの処理なら簡単に管理できますが、ビッグデータとなると管理体制の構築から必要なデータの選定などさまざまな面で大きな負荷がかかることになります。

そのため、ビッグデータ処理を行う際には、専門的知識が必要不可欠であり、ビッグデータの処理を適切に行えると、データサイエンスを効率的に行えるようになるため、とても重要な作業です。

このようなことから、データサイエンスで情報工学の知識やスキルがとても重要です。

統計学

データサイエンスで必要になる統計学は、主に「数学的な観点」と「データ分析の手法」の2つの知識やスキルが必要になります。

数学的な観点では、データサイエンスを行う際に必要になるデータの統計や確立、微分積分などの知識を学習しなければなりません。

また、データサイエンスを行う際にアルゴリズムについても理解する必要があるため、解析学や線形代数学といった上級者向けな知識が必要になります。そのため、統計学に関連する資格の取得を目指すことがおすすめです。

データ分析の手法では、データサイエンスに利用されるデータの統計や処理、方程式などといった数理モデルの作成といったスキルが必要になります。また、データ分析の手法はデータサイエンスの目的によって適切な手法を選択することが必要です。

適切な手法を選択するとデータサイエンスを効率的に行えるため、さまざまな手法を理解しておくことが必要になります。

このようなことから、データサイエンスで統計学の知識やスキルがとても重要です。

ビジネススキル

データサイエンスにおいてビジネススキルは見落とされがちな項目ですがとても重要です。データサイエンスにおいてのビジネススキルとは、分析した結果をわかりやすく可視化し運用方法を決めることです。

そのため、ビジネススキルがなければデータサイエンスを行ったデータを上手く運用できず意味のないものになってしまいます。

また、ビジネススキルをつけることで、多くの情報を知ることができ、データサイエンスを行うために立てる仮説の質が高くなります。データサイエンスにおいて仮説が間違っていると質の高い作業が行えません。

そのため、データサイエンスにはビジネススキルが必要不可欠であり、分析するものにかかわるさまざまなものの情報を知ることが重要です。

R言語を使ってデータサイエンス

プログラミング言語について

データサイエンスを行うためには、プログラミング言語を利用することが必要不可欠になります。なぜなら、データサイエンスではデータの収集や分析、成形、処理、ツールへのデータ挿入などさまざまなことを行う必要があり、それを行うためにはプログラミングスキルが必要になるからです。

そのため、データサイエンスを行う際には、必ずプログラミングを利用することになるので、興味がある方は、プログラミングの学習を行うことがおすすめです。

また、同時にデータベース言語といったものも学習することで、データサイエンスの知識やスキルを身に着けられるようになります。

R言語とPythonについて

先ほどデータサイエンスにはプログラミング言語が必要だと解説しました。しかし、プログラミング言語には、多くの種類があり、どのプログラミング言語を学ぶべきなのか悩むと思います。そこでここでは、データサイエンスに必要なプログラミング言語について解説していきます。

データサイエンスに必要なプログラミング言語は主に「R言語」「Python」の2種類になります。

R言語は、データサイエンスの統計解析のタイミングで利用することが多いプログラミング言語です。データサイエンスで利用するデータを処理し、数値をグラフ化など可視化することが可能です。

Pythonは、汎用性が高いプログラミング言語であり、現在世界中の多くの方に利用されています。特徴は、構造がシンプルであるため学習がしやすく、ライブラリやフレームワークといった開発の際に業務の効率化につながるものが多いことです。

このようなことから、データサイエンスに興味がある方は「R言語」と「Python」を学ぶようにしましょう。

R言語の特徴

R言語は、先ほども解説したようにデータサイエンスの統計解析のタイミングで利用されるプログラミング言語です。

R言語は、認知度の高い「JAVA」や「PHP」といった汎用性の高いプログラミング言語と異なり、統計解析に特化して開発されたプログラミング言語であるため、利用するタイミングが限られます。

 

ここでは、R言語の特徴について解説していきます。R言語の特徴は以下の通りです。

  • ベクトル処理が行える
  • 処理したデータをグラフ化できる
  • OSに依存しない
  • 互換性がとても高い
  • パッケージが多種多様で豊富

それぞれ解説していきます。

ベクトル処理が行える

R言語は、ベクトル処理が行えるプログラミング言語です。

ベクトルとは、数学的には「単一の数では表現できないいくつかの量」のことを言います。

ベクトル処理は、データサイエンスで利用するデータをベクトル化し、データの相互関連性を見出す方法であり、膨大なデータを処理することに向いている方法です。

そのため、ベクトル処理を行うことで膨大なデータをひとまとまりの塊として処理できるようになるため、処理速度が上がりデータサイエンスを効率的に行えるようになります。

処理したデータをグラフ化できる

R言語は、処理したデータを簡単にグラフ化できるプログラミング言語です。そのため、膨大なデータがグラフとして可視化されることにより、分析や解析といった作業が行いやすくなります。

また、グラフの種類は、ヒストグラムや棒グラフ、折れ線グラフ、散布図、ヒートマップなどさまざまな形に変えることが可能です。

OSに依存しない

R言語は、WindowsやMacといったOSに依存しないプログラミング言語でもあります。多くのプログラミング言語がOSに依存してしまうことが多いため、Windowsでは動作するがMacでは動作しないということがあります。

しかし、R言語はWindowsやMac、Linux、UnixといったさまざまなOSでも通常通り動作するため、多くの方でデータを共有や開発を行えるプログラミング言語です。

互換性がとても高い

R言語は、互換性がとても高いプログラミング言語です。互換性が低いプログラミング言語の場合だと自分の機器では動作するが他の人の機器では動作しないということがあります。

しかし、R言語は互換性がとても高いため、自分以外の機器でも通常通り動作するため、共同開発などに向いているプログラミング言語です。また、解析パッケージが異なっている場合でも動作するため、互換性がとても高いです。

パッケージが多種多様で豊富

R言語のパッケージは多種多様で豊富です。パッケージとは、オブジェクトや関数をまとめたもので利用することで、コーディングの手間が省けるため、業務の効率化につながります。

Pythonの特徴とR言語との違い

ここでは、データサイエンスで利用するもう一つのプログラミング言語「Python」の特徴をR言語と比較します。Pythonの特徴は以下の通りです。

  • 構造がシンプル
  • ライブラリが充実している
  • フレームワークが多い
  • 情報が多い
  • コミュニティが広い

 

まず、Pythonは構造がシンプルで初心者の方でも学びやすいですが、R言語は構造が複雑であり、文法などを理解するのは比較的難しいです。

次に、Pythonはライブラリやフレームワークが充実しているプログラミング言語ですが、R言語も同様にパッケージが豊富です。そのため、データサイエンスや開発の際に業務の効率化をはかれます。

PythonとR言語どちらもインターネットから情報を収集することが可能ですが、R言語は難易度が高いため、Pythonのように上手く学習できない可能性があります。

コミュニティはPythonのほうが広く、世界規模で見ても利用している方が多いです。要因としてPythonは汎用性が高く、R言語は汎用性が低いことがあげられます。

R言語のおすすめ学習法

R言語は、プログラミング言語の中でも比較的学習難易度が高いものになっており、R言語を学習する際にはある程度の専門的知識が必要になります。そのため、R言語は独学で学習するには難しいプログラミング言語である可能性が高いです。

このようなことから、R言語のおすすめの学習方法は、プログラミングスクールで学ぶか大学や高専で学ぶことがおすすめです。

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また、R言語にかかわらず何かを学習する際には、継続することが必要不可欠ですので、モチベーションを保ちながら学習していきましょう。

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まとめ

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・魅力2. オーダーメイドのカリキュラム

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1対3~5
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×
講座別の講師
カリキュラム
自分専用指導

全員指導
仕事・学業との両立
可能
×
不可能
メンター制度
担任教師

異なる担当
料金
授業分だけ
×
一括払い
初期費用
入会金
22,000円
×
一括払い
528,000円
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164,500円
×
528,000円

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まとめ

本記事では、データサイエンスで利用されるプログラミング言語「R言語」に焦点を当てて解説しました。R言語はデータサイエンスにおいて必要不可欠なプログラミング言語であるため、データサイエンスに興味がある方はぜひ一度学習してみてください。