今注目されている！統計学に必要なR言語とは

R言語は統計学、ビッグデータ、機械学習などのキーワードと関連して語られることの多いプログラミング言語です。それはどのような特徴と強みを持つ言語なのか、今、多くのエンジニアに注目されているR言語について解説します。

R言語とは

R言語とは統計解析向けに開発された、データ分析・データ処理に特化されたプログラミング言語です。オープンソースのフリーソフトウェアで、誰でも無料で利用できます。

R言語はC言語やJavaなどの汎用開発言語とはやや位置づけが異なる統計解析言語です。言語というより、データ分析・データ処理を行う統計解析ツールと理解したほうがわかりやすいかもしれません。操作体系はコマンドラインのCUIで統一されています（マウスで操作できるGUIもパッケージとして提供されています）。

R言語が主に活用されるシーン

R言語はPythonと並んで、機械学習エンジニア、データサイエンティストにとって有用な言語です。データ分析や統計解析に役立つさまざまなライブラリや関数が用意されており、コマンドも豊富で、ほとんどあらゆるデータを自由に、柔軟に操作・処理できるのが特徴です。

特にビッグデータなどの大規模な解析システムを扱う際にはR言語が活躍します。R言語は100万行を超えるようなデータ処理にも対応でき、スクリプトを実行することで瞬時に計算して出力できます。

機械学習で行われる計算も、統計学で使用される計算方法に近いものです。R言語を機械学習に用いるには、機械学習関連のパッケージを統一的に取り扱うためのcaretパッケージと、Googleが開発して公開している、機械学習のためのソフトウェアライブラリ「TensorFlow」をインストールする必要があります。

R言語の魅力

さらに、最近はデータ解析を専門に行うエンジニアだけでなく、ビジネスでWebシステムやPOSシステムなどのデータを扱う機会が多いスタッフなどにも、R言語を使用する人が増えています。

これは統計解析用の特別なツールを導入しなくても、R言語を使えばかなり高度な分析・解析ができるからです。Excelと比べても、処理速度の速さだけでなく、Webやアプリとの連携の高さや、回帰分析、時系列分析、決定木分析、階層クラスターが実行できるなど、R言語を使うメリットはたくさんあります。

また、通常のシステム開発に携わっているようなエンジニアも、R言語を使って統計解析系システムのスクラッチ開発やカスタマイズを手がけるようなケースが増えています。今後、R言語がさらに人気の言語になっていく可能性は高いでしょう。

Pythonとの違い

Pythonも機械学習の領域で人気のある言語です。R言語よりも汎用性は高く、Webアプリ、デスクトップアプリ、組み込みアプリなどの開発にもよく使用されます。膨大なデータを高速に処理できるライブラリも充実しているので、R言語と同じような用途にも活用されています。

ただ、統計学、統計解析に関してはR言語のほうが多彩なアルゴリズムを持っていて、グラフなどの可視化もしやすく、使いやすいと言えます。統計学に特化した仕事をするのならPythonよりもR言語を選ぶべきでしょう。R言語はとりわけ、データを何度も収集して分析し、仮説を組み立てていく探索型のデータ解析作業に向いています。

一方、Pythonはコーディングに向く言語であり、システムやアプリに組み込んで大規模で複雑なデータ処理を自動化できるのが特徴です。機械学習やAI、ディープラーニングなどに興味があるなら、PythonもR言語も学び、探索型データ解析はR言語で、その結果得られた最適化されたモデルを使ってシステムに組み込むのはPythonを使うなど、用途に応じて使い分けるのが理想でしょう。

統計学に必須と言われ、データを扱うビジネスでも用途が広がっているR言語。今後さらに需要が見込まれることも含めて、今のうちに学んでおいて損はない言語と言えるでしょう。

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