PythonとRどちらを勉強するか迷ったら – Which language should you learn for data analysis, Python or R?
データサイエンスの学習を始めた方は、おそらくプログラミングのスキルが不可欠であることをご存知かもしれません。PythonとRのどちらを選ぶべきか悩んでいるかもしれませんが、心配することはありません。多くのデータプロフェッショナルが同じ選択に直面してきました。
PythonとRはデータサイエンスで最もよく使われるプログラミング言語です。どちらの言語もあらゆるデータサイエンスの課題に対応できます。両方を学ぶ必要があるかもしれませんが、お互いを補完し合うツールとして見ることが重要です。
なぜRとPythonがデータサイエンスに適しているのか？この記事では、PythonとRの使用目的、主な違い、適切な言語選択に考慮すべき要素について説明します。PythonとRは両方とも優れた選択肢ですが、個々の要因によって選択肢が異なることもあります。
Pythonの利点
Pythonは、データサイエンス、ウェブ開発、ゲームなどさまざまなソフトウェア分野で使われているオープンソースの汎用プログラミング言語です。
1991年に誕生したPythonは、TIOBE指数やPYPL指数など、さまざまなプログラミング言語の人気チャートでトップに君臨しています。
そのグローバルな人気の秘密は何か？Pythonには、さまざまなニーズに対応する新しいライブラリを次々と提供している、大規模なユーザーや開発者コミュニティが存在していることです。
Pythonの魅力は、そのシンプルさと人間の言語に似た表記で、読み書きが非常に容易であるところにあります。初心者にとって最初の選択肢となることが多いのも納得ですね。
データサイエンスの世界では、Pythonは使いやすさと専門的なライブラリやパッケージの多様性によって、データの可視化から機械学習、深層学習まで幅広いタスクに対応できることで評価されています。
Rの利点
Rは統計計算とグラフ作成のために作られたプログラミング言語です。
1992年のリリース以来、Rは科学研究や学術界で幅広く使われています。現在では従来のデータ分析だけでなく、最新のビジネス分析においても重要な位置を占めており、TIOBE指数では11位、PYPL指数では7位にランクインしています。
統計家を対象にしているため、Rを使えばわずか数行のコードで複雑な処理が可能です。線形や非線形モデリング、分類、クラスタリングなど、さまざまな統計テストやモデルが手軽に利用できます。
Rが特に注目されるのは、大規模なコミュニティが開発した豊富なデータサイエンスパッケージがある点です。これらはComprehensive R Archive Network (CRAN)から入手できます。
また、Rは優れたデータ可視化機能を備えており、美しいグラフやビジュアライゼーションを簡単に作成できるため、広く利用されています。
PythonとRの重要な違い
PythonとRに少し慣れてきたところで、データサイエンスの観点からそれらを比較し、類似点や強み、弱点を評価しましょう。
使用される目的
Pythonは汎用プログラミング言語として作成され、Rは統計分析のために作られましたが、現在ではどちらもあらゆるデータサイエンスのタスクに適しています。ただし、PythonはRよりも汎用性が高く、ソフトウェア開発、ウェブ開発、ゲームなどの他のソフトウェア領域でも非常に人気があります。
ユーザーのタイプ
Pythonは汎用プログラミング言語として、データサイエンスに参入するソフトウェア開発者の標準的な選択肢です。さらに、Pythonの生産性重視のアプローチは、複雑なアプリケーションを構築するための適切なツールとなっています。
一方、Rは学術界やファイナンス、製薬などの特定の分野で広く使用されています。プログラミングスキルが限られている統計家や研究者にとって最適な言語です。
学習曲線
Pythonの直感的な構文は、英語に最も近いプログラミング言語の1つと考えられています。これにより、新しいプログラマーにとって非常に適した言語となっており、スムーズかつ線形的な学習曲線を実現しています。一方、Rは基本的なデータ分析を簡単に数分で実行できるように設計されていますが、複雑なタスクでは難しくなり、Rのユーザーが言語をマスターするにはより時間がかかります。
全体的に、Pythonは初心者プログラマーに適した言語とされています。Rは初心者向けには学びやすいですが、高度な機能の複雑さにより専門知識を習得するのが難しいです。
プログラミング言語としての人気
最近ではJuliaなどの新しいプログラミング言語がデータサイエンスで勢いを増していますが、PythonとRはこの分野において絶対的な存在です。
ただし、人気という点では、その違いは顕著です。特に近年はPythonが常にRを上回っています。Pythonはいくつかのプログラミング言語人気指数で常にトップにランクインしています。これは、データサイエンスを含む複数のソフトウェア領域でPythonが広く使われているためです。一方、Rは主にデータサイエンス、学術界、特定の分野で使用されています。
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