PythonとR言語 の違いを徹底比較！勉強するならどっちがおすすめ？
PythonとR言語は特徴が異なります。汎用性はPythonのほうが高く、統計分析などの専門性はR言語の ほうが高いといえるでしょう。
大切なのは、両方の違いをしっかり把握し、「自分に向いているのはどちらなのか」を見極めることです。本記事ではPython、R言語とはなにかを紹介し、それぞれのメリット・デメリットや使い分けのイメージ、どちらを取得するべきかなどを解説します。
Pythonとはなにか
Pythonは機械学習に優れたプログラミング言語です。WebやAI開発を中心として、幅広い用途に利用されています。
Pythonの特徴は短く分かりやすいコードを書けることです。また、エラー箇所の特定や修正がしやすく、開発効率を高めることができます。
Pythonのメリット
Pythonのメリットは、構文がシンプルで読みやすいという点です。初心者にも理解しやすく、効率的な開発ができるとされています。
また、Pythonは次のようにさまざまな領域で活躍しています。
● AI
● Web開発
● 自動化
したがって、就職や転職、独立など幅広い視野を持てるようになる、という点もメリットの一つといえるでしょう。
さらに、豊富なライブラリやウェブ開発のフレームワーク（Django、Flaskなど）が提供されています。これらのツールを活用することで、開発の効率を高められるのもPythonのメリットです。
Pythonのデメリット
Pythonのデメリットは、他の言語（C++など）に比べて実行速度が遅い点です。これはPythonが動的型付けやガベージコレクションなど、高レベルな機能を提供するためにオーバーヘッドが発生するからです。ただ、一部のコードを高速な言語で記述しPythonと連携することで、実行速度を早めるという方法もあります。
また、Pythonは開発環境の設定やデバッグの部分で、他の言語に比べて苦労する可能性があるでしょう。特に、プロジェクトの規模や依存関係が複雑な場合には、環境のセットアップやライブラリのバージョン管理などに手間がかかることも珍しくありません。
R言語とはなにか
R言語は統計解析に優れたプログラミング言語です。基本的に、統計分析の知識を持っていることが前提となります。
主に統計データの処理や可視化、機械学習などの統計解析に利用されます。多くの拡張パッケージが提供されており、幅広い統計手法やグラフ作成などの機能が利用可能です。さらに、マルチプラットフォームであることから、MacやWindowsなどさまざまなOSで使用できます。
R言語のメリット
R言語のメリットは、データサイエンスや統計解析の分野おいて優れた選択肢になるという点です。習得することで、統計的な手法や操作のサポート、データの前処理や解析、可視化などを効率的に行えるようになるでしょう。
また、データビジュアライゼーションツールが豊富に揃っており、品質の高いグラフを簡単に作成することも可能です。美しいグラフを通じてデータを直感的に理解し、可視化に役立てることができるでしょう。
オープンソースであり広く利用されていることから、コミュニティやオンラインのリソースも充実しています。
R言語のデメリット
R言語は、一般的なソフトウェア開発やシステムプログラミングなどにはあまり適していません。主に統計解析やデータ処理で利用価値が高いとされているからです。
また、統計解析の専門的な知識が必要であり、初学者にとっては学習が難しい可能性もあるでしょう。特に、プログラミング経験が少ない場合や他の言語に慣れている場合、R言語の文法やデータ処理の概念に適応するのは時間がかかることもあります。
PythonとR 言語の違いを比較
PythonとR言語の違いを簡単に比較します。大きく分けると、次のような特徴があります。
● Python:機械学習のモデル・AIの開発に向く
● R言語:統計分析やデータ分析に強い
Python:機械学習のモデル・AIの開発に向く
Pythonは機械学習のモデルやAIシステムの開発に向いています。機械学習アルゴリズムやAIシステムを適用することで未来を予測し、業務の効率化や自動化に役立てられるでしょう。
また、機械学習ライブラリの豊富さと使いやすさも特徴的です。人気のあるライブラリであるTensorFlowやScikit-learnなどを利用することで、機械学習モデルの構築やトレーニングが比較的容易に行えるでしょう。
R言語:統計分析やデータ分析に強い
R言語は統計分析やデータ分析に強いという特徴があります。統計学の理論に基づいて開発された言語であるためです。データの検証や仮説の検定、回帰分析、分散分析（ANOVA）などの統計的な手法を適用することが容易に行えます。
また、トレンドの分析やパターンの発見、予測モデルの構築などを行い、施策の立案や効果検証、意思決定などに役立ちます。さらに、P値や信頼区間など統計学的な指標を含むため、データの信頼性や統計的な評価を行うことも可能です。
PythonとR言語の使い分けのイメージとは
PythonとR言語はそれぞれに異なる特徴があるため、使い分けられることが多いです。ここでは使い分けのイメージを詳しく解説します。
次のようなイメージを持つことがおすすめです。
● Python:幅広い分野をカバーして使う
● R言語:大量のデータの分析に使用する
Python:幅広い分野をカバーして使う
Pythonは幅広い分野で使用できます。特に相性が良いとされるのは次の分野です。
● Webアプリケーション
● AIシステム
● クラウド
● IoT機器
Pythonには豊富なライブラリやフレームワークがあるため、これらの分野において効率的なプログラミングと高度な機能の実現が可能です。
また、Pythonは人工知能（AI）やブロックチェーンの開発、スマートコントラクトの実装などでも広く使用されています。このように汎用性の高さがPythonの特徴といえるでしょう。
R言語:大量のデータの分析に使用する
R言語は大量のデータ分析に使用されます。データの解析に特化しており、統計解析を効率よく行うことができるでしょう。例えば、次のような場面で活用されます。
● 株価変動の分析
● 顧客の購入履歴解析
● ソーシャルゲームにおけるユーザーの行動分析
R言語はコマンド操作によって、散布図やグラフを簡単に作成することができます。統計的な可視化が重要な場合、R言語は強力なツールとなるでしょう。
PythonとR言語どちらを取得するべきなのか
PythonとR言語は活躍する場面がそれぞれ異なります。ここでは「どちらを取得するべきなのか」と悩む方のために、選び方を紹介します。
基本的には、次のような選び方がおすすめです。
● 一般的なITエンジニアならPython
● データの可視化・分析を専門で行うならR言語
一般的なITエンジニアならPython
一般的なITエンジニアを目指す場合、Pythonがおすすめです。Pythonは多様な用途に適した言語であり、Webアプリケーションやシステム開発など幅広く利用されます。そのため、民間企業においてはPythonのほうが役に立つ可能性が高いといえるでしょう。
特に、実務領域に関わる場合、Pythonは非常に有用です。豊富なライブラリやフレームワークを活用することで、効率的な機械学習モデルの構築が可能です。また、コードが短く読みやすいという特徴があります。初心者にとっても覚えやすく、扱いやすい言語といえるでしょう。
データの可視化・分析を専門で行うならR言語
データの可視化や分析を専門で行いたい場合、R言語がおすすめです。R言語は統計分析やデータ分析に特化した言語であり、豊富な関数やパッケージが提供されています。特に、データの可視化においては優れた機能を持っており、さまざまなグラフやプロットを簡単に作成することができるでしょう。
また、R言語は研究開発（R&D）分野や学術研究などで広く利用されています。実験データの処理や解析、仮説検定などの機能が充実しており、専門的な分析に向いています。
PythonとR言語を取得する方法とは
PythonやR言語を取得する一般的な方法は、学習サイトや参考書の利用です。特に人気なのが、オンライン学習プラットフォームです。有名な学習サイトとして、次のものが挙げられます。
● Udemy
● Progate
● ドットインストール
R言語は統計分析に特化しているため、統計の基礎知識も必要です。統計学の教科書やオンラインの統計学コースを通じて、統計の基礎を学びましょう。
独学が難しい場合や効率的な学習を目指す場合、プログラミングスクールに通うこともおすすめです。専門の講師に直接指導してもらいながら、PythonやR言語を学ぶことができます。
PythonとR言語に関するよくある質問
PythonとR言語に関するよくある質問をまとめました。ここでは以下3つの質問に回答します。
● PythonとR言語の将来性は？
● ノンプログラマーにはどちらがおすすめ？
● 転職で有利なのは？
PythonとR言語の将来性は？
どちらも将来性は高いといえるでしょう。
Pythonが得意とするAI開発の需要は増加の一途を辿っています。総務省によれば、AIに関連するソフトウェアの市場規模は、2025年度に1,200億円に達すると予測されているほどです。
出典：総務省｜第2部 情報通信分野の現状と課題
R言語の将来性も一定の期待が寄せられています。学術研究や医療、金融、マーケティングなどの分野で広く使用されており、統計的な手法を駆使してデータの解析や意思決定を行うニーズは今後も高まるでしょう。
ノンプログラマーにはどちらがおすすめ？
ノンプログラマーにとっては、Pythonがおすすめです。
Pythonは初学者にも親しみやすいプログラミング言語であり、シンプルで読みやすい文法が特徴です。また、幅広い分野で使用されていることから、就職に役立ちやすいといえるでしょう。
転職で有利なのは？
転職においては、Pythonのほうが一般的に有利とされることが多いです。Pythonは幅広い分野で使用されているからです。
例えば、ITや金融、医療、エネルギーなど、さまざまな業界でPythonが用いられています。そのため、特定の業界に限定されず、さまざまな分野で転職のチャンスがあるでしょう。
まとめ
Pythonは幅広い分野で使用され、機械学習やWeb・AI開発などの分野で需要が高い言語です。そのため、学習していれば幅広い業界で求められるでしょう。一方、R言語は統計分析やデータ分析に特化した業務に適しています。研究機関や学術機関に就職を希望する場合、R言語がおすすめです。
大切なのは業界が求めているものをしかりと考慮し、適切なプログラミング言語を選択することです。本記事で紹介した特徴を把握して、自分にとって向いている言語を学習しましょう。
