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R言語とPython、自分に向いてるのはどっち?両者を比較!

2022.08.31最新更新日 2022.09.07

R言語とPython、自分に向いてるのはどっち?両者を比較!

そもそも、「R言語」と「Python」って?

はじめに、R言語とPythonについて概要を解説します。

R言語とは

R言語は、主に統計やデータ解析、グラフィックの開発に特化して開発されたプログラミング言語です。オープンソースであるため、誰でも使用することができます。

R言語はPythonやMatlabと比較した場合、統計解析のプログラムをより短時間で記述することが可能です。グラフへの出力に優れており、近年ではAI領域やビックデータの統計処理といった領域においても重要視されています。

データサイエンティストやデータエンジニア、データアナリストなど、データを扱う業務に携わる人には欠かせないプログラミング言語の一つです。

Pythonとは

Pythonは、機械学習やデータ分析、アプリケーション開発などにおいて活用されるプログラミング言語です。オープンソースであるPythonは、少ないコードでもプログラムが書ける簡潔な文法を採用しています。

Webアプリケーション、人工知能の開発からビックデータの解析に至るまで、汎用性が高いプログラミング言語として有名です。

汎用性の広さから、様々な分野においてPythonが用いられています。YouTubeやBlenderなど、Pythonは文法の容易さに特化していながらも、様々なコンテンツの開発に使用されている言語です。

R言語とPythonを徹底比較!

R言語とPythonを徹底比較!

ここからは、「それぞれの強み」「需要や将来性」「難易度」といった観点より、R言語とPythonの比較を行います。これから学ぶプログラミング言語を検討する人に、ぜひ押さえておいてほしい必見の情報です。

R言語にはどんな強みがある?

R言語にはどんな強みがある?

R言語には、パッケージの豊富さや統計解析など、R言語の開発目的である統計領域に特化した強みがあります。

豊富なパッケージがある

R言語では、10,000種類を超える豊富なパッケージを無料で使用することができます。分類や回帰、ニューラルネットワークの開発など、機械学習に関するものも多いです。特に統計解析に関しては非常にマイナーでマニアックなものが多く、統計解析に特化したR言語の強みであると言えます。

統計解析ができる

R言語では、パッケージを使用して高度な統計解析を行うことができます。統計解析のプロフェッショナルとして研究を行ったり、分析方法を考案したりすることを考えている場合には、R言語の方が適したプログラミング言語であると言えます。

テキストマイニングができる

テキストマイニングとは、膨大な文章データを元に有益な情報を抽出することです。R言語を使用することで、文章を単語レベルの細かな単位に分割し、相関関係や使用頻度の分析をすることができます。R言語の公式ホームページより専用のパッケージを入手することで、誰でもテキストマイニングの機能を利用することが可能です。

t検定が簡単に行える

R言語は、t検定を行う際にも活用することが可能です。t検定では、サンプルデータと想定された値のズレや、二つのサンプル群の母平均の間に差があるかどうかを確認できます。R言語では、t検定を簡単なソースコードで行うことが可能です。

ベイズ統計のライブラリが豊富にある

R言語はでは、統計解析のみならず、ベイズ統計のライブラリも豊富に使用することができます。t検定をベイズ統計版のパッケージを使用して行ったり、ベイズ統計版の統計解析を行うことも可能です。

グラフの作成ができる

R言語は、統計解析の際に必要なグラフの出力を簡単に行うことができます。グラフ作成機能を用いることで、解析を行ったデータをもとにした棒グラフや折れ線グラフ、円グラフ、散布図などを、簡単に作成することが可能です。また、作成したグラフを画像として保存する機能にも長けています。JPEGやPNG、PDF形式など、用途に合わせて異なる画像データを取得することが可能です。データの可視化のしやすさは、R言語の大きな強みと言えます。

Pythonにはどんな強みがある?

Pythonにはどんな強みがある?

Pythonには、人工知能による機械学習やディープラーニングといった、幅広い機能において活用できるという強みがあります。

人工知能による機械学習ができる

Pythonでは、機械学習を行うための豊富なライブラリを使用することが可能です。統計関数や行列関数などの多次元的な計算ができるものをはじめ、画像データの解析に活用できるものなど、人工知能を研究していく上でも役立つライブラリが充実しています。Pythonは、ビックデータを有用に活用し、機械学習を行う上で優れた機能を発揮するプログラミング言語です。

ディープラーニングが行える

Pythonを使用することで、ディープラーニングが行えます。Pythonではディープラーニングにおいても充実したライブラリが使用可能です。自己学習を繰り返していくことで認識の精度を高めていくディープラーニングは、AIにも繋がります。

そして、Pythonはプログラム内で他のプログラミング言語との連携が得意です。しかしPythonでは、Pythonを含むスクリプト言語の弱みである処理速度の遅さを、C言語をはじめとする他言語との連携で克服することができます。

データ分析ができる

Pythonは、データ分析において非常に有力なプログラミング言語です。数値の並び替えやリスト化をはじめとし、より高度で特殊な処理を行えるものまで、ライブラリが非常に充実しています。膨大な量のデータ処理を瞬時に行えるPythonでは、統計処理などの調査における手間を大幅に軽減することが可能です。

アプリケーションやゲームができる

Pythonを使用することで、アプリケーションやシステムの開発を行うことが可能です。Pythonはフレームワークが充実しているため、効率よく多くの機能を実装して、より短期間での開発ができます。Pythonは、大規模なウェブアプリの開発にも用いられている言語です。

多くのユーザーに支持されている

Pythonは非常に多くのユーザーが使用しているため、参考にできる情報がWeb上に豊富にあります。学習動画や参考書、Python学習者のためのWebページも豊富にあるため、それらを参考にしながら習得することが可能です。

また言語を習得したり使用したりしていく中で、万が一問題が起こった場合でも、必要な情報を簡単に検索できることが多いです。ユーザーが多いという点は、Pythonならではの強みとしてあげられます。

R言語とPythonの習得難易度を比較

ここでは、R言語とPythonを習得する際の難易度を比較していきます。

R言語は習得する難易度が高め

R言語は、Pythonと比較すると習得するのが難しいプログラミング言語です。R言語を学ぶ際には、他のプログラミング言語を習得する経験を経てから学ぶことをおすすめします。統計解析に特化したR言語は、プログラムの書きやすさが重視されるPythonと比較して、専門性が高い分より習得難易度が高いです。

Pythonは習得する難易度が低め

Pythonは、文法の簡潔さを重視して作られたプログラミング言語です。文法がシンプルで読みやすいため初心者であっても習得しやすく、 習得難易度は低めであると言えます。汎用性も高く、学習するためのコンテンツも豊富にあるため、初心者でも習得しやすいプログラミング言語です。

R言語とPythonの仕事で得られる収入を比較

R言語とPythonの仕事で得られる収入を比較

R言語とPythonそれぞれのプログラミング言語の使用者の収入を比較すると、R言語の方が収入が高い傾向があります。

Pythonを使用する業務で得られる月収の相場平均は、約68万円です。一方で、R言語を使用する業務は、月収の相場平均が約75万円とされています。年収に換算すると、R言語が約900万円、Pythonが約816万円です。年収換算では約84万円の差があります。

R言語を使用できる人の方がより人材としての希少性が高いため、年収も高い傾向です。

参考:( https://engineer-style.jp/jobs/r言語 ) R言語の月収の相場平均

参考:( https://freelance-start.com/jobs/skill-3 ) Pythonの月収の相場平均

R言語とPythonは両方学ぶこともできる?

R言語とPythonは両方学ぶこともできる?

R言語とPythonの両方を習得することで、統計解析からディープラーニングに至るまでより広域の業務を行えるようになります。

統計分析に特化しているのはR言語ですが、現在Pythonのユーザーが増えていることから、R言語だけでは周囲と協力して業務にあたるのが難しい場面も多いです。そのため、統計解析が主なプログラミング言語の使用用途であっても、Pythonを習得することをおすすめします。

また、プログラミング未経験者や初心者の場合は、まずPythonを学ぶことがおすすめです。そして、Pythonだけでは対応しきれない、より高度な統計解析の専門性が必要になった際にR言語を習得することをおすすめします。

R言語とPython、どちらを学ぶべき?

R言語とPython、どちらを学ぶべき?

「R言語」と「Python」の「強み」、「習得難易度」、「収入」を比較した表を作成しました。また、これまで解説した情報を踏まえて、R言語とPythonがどのような人におすすめかを解説します。

R言語 Python
強み ・統計解析
・データの可視化
・テキストマイニング
・t検定
・ベイズ統計
・データ分析
・ディープラーニング
・他言語との連携
・アプリケーション開発
・ユーザー数
習得難易度
Pythonと比較した場合
高い
R言語と比較した場合
低い
収入
Pythonと比較した場合
高い
Pythonと比較した場合
低い

R言語を学ぶのにおすすめな人

R言語は、プログラミング学習の経験があり、統計解析を主な用途としてプログラミング言語を使用したい、より収入の増加に繋がるスキルを身につけたい人におすすめです。

また、分析したデータの可視化を簡単に行いたいという人や、より統計解析における専門性を持ちたいという人にも、R言語の習得をおすすめします。

Pythonを学ぶのにおすすめな人

Pythonは、 初めてプログラミングについて学ぶ人や、機械学習やデータ分析にスキルを活かしたい人におすすめです。

またPythonは、ユーザーの多さや他言語との連携のしやすさをはじめとする様々な強みがあるため、他のプログラミング言語を習得済みの人であっても、未習得の人にはぜひ学ぶことをおすすめします。

まとめ

まとめ

本記事では、強みや習得難易度、収入などの観点より、R言語とPythonの比較を行いました。スキルを習得する目的や、プログラミングを学習した経験の有無などの観点は、学ぶ言語を選択する上で重要な観点です。どちらの言語を学ぶかを、ぜひ本記事の内容を参考に決めてみてはいかがでしょうか。

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