データ分析を始めたい人必見！R言語を学ぶと何ができる？

BizLearnではeラーニング「R言語によるデータ分析入門」を提供しております。
「データ分析といえばR言語!」
そんなイメージもあるR言語ですが、あなたはどのようなイメージをお持ちでしょうか？
「R言語がどうしてそんなに人気なのか?」
「R言語を学ぶとどうなるの？」
この記事ではそんな疑問について紐解いてみましょう。
記事の前半では、R言語とはというところから、メリットとデメリットをよく比較されるPythonと比較して解説します。記事の後半ではR言語を仕事にするデータサイエンティストについてもどのようなお仕事なのかを解説します。R言語を学ぶとデータサイエンティストとして、何ができるかを具体的にわかる記事です。これからR言語の勉強を考えている人やデータサイエンティストを目指そうという人はぜひ読んでみてください。

そもそもR言語とは?

R言語は統計学者によって開発されたデータ分析の処理に特化したとても人気なプログラミング言語です。データ分析の処理に特化しており、豊富な機能で様々な解析ができると同時に、グラフとして作成する能力にも優れています。

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R言語のメリット・デメリット

プログラミング言語にはそれぞれの持ち合わせるメリットとデメリットがあります。この記事では、Rがよく比較されるPythonとの比較も交えて、R言語のメリットとデメリットをまとめました。

R言語のメリット

R言語のメリットを３つにまとめました。

本格的なデータ分析ができる

先ほど述べたように、R言語はデータ分析に特化して開発された言語です。データ分析に必要なコードはR言語にたくさん用意されているので、簡単なコード１つでハイレベルなデータ分析をこなすことができます。処理速度も速く、膨大な量のデータを効率的に分析することも可能です。

わかりやすいソースコード

わかりやすいソースコードというのもR言語の特徴の１つです。 R言語は統計学者が開発したプログラミング言語です。開発の過程で、ユーザーにとっての使いやすさを重視して作成されたようで、文法は比較的簡単です。

導入が簡単

R言語のメリットとしてさらに、OSに依存しないプログラミング言語ということが挙げられます。OSとはコンピュータの根幹を担うシステムのことです。 OSに依存しないということは、あなたの使っているOSがWindowsでもMacでも動作するということです。統計処理のソフトには有料なものが多い中、Rはフリーのオープンソースなので無料でプログラムをダウンロードすることができます。さらに、R言語を扱うための便利なソフト「RSTUDIO」も無料で公開されています。
RSTUDIOの画面

R言語のデメリット

統計のプロフェッショナルR言語にも苦手なところはやはりあります。

汎用性がない

R言語はいい意味でも悪い意味でもデータ分析に特化しています。なので、例えばアプリケーションの作成のような他の作業はできません。たくさんのことができることを「汎用性」と言います。R言語はデータ分析に特化しているので「汎用性」がないというデメリットがあります。

Pythonとの比較

R言語はよくPythonと比較されることが多いです。どちら優れたプログラミング言語なので、プログラミングを始めたい人には迷う選択ですね。 R言語はデータ分析に特化しているので、Pythonよりも豊富なデータ分析機能があります。一方でPythonは汎用性があり、データ分析の他にもアプリケーションの作成などもできます。どちらが優れているという結論は下すことはできません。データ分析を極めたい人、データサイエンティストを目指す人はR言語、アプリケーション開発など他のことも手広く挑戦してみたい人にはPythonをお勧めします。

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R言語データサイエンティストに!

それではR言語を使ったデータサイエンティストの方がどのようなことをしているのか、今からでもR言語を学んでデータサイエンティストになることはできるのかについてみてみましょう。

データサイエンティストとは

データサイエンティストは企業がデータの活用をする時に大きな役割を担っています。組織の所有するデータを分析し、ビジネスに活用するための発見を探すプロフェッショナルです。

データサイエンティストの仕事内容は?

データサイエンティストはデータの設計や可視化などを行います。 R言語はデータサイエンティストがこのようなデータ分析を行うために使われています。データサイエンティストは金融、通信、広告、医療、物流など、あらゆる分野で活躍しています。例えば、企業のTVCMの効果が本当にあったのかという分析などを行います。データの分析を通して、クライアントの問題の発見、課題の解決方法の提示、課題解決の目標を導き出すことなどがデータサイエンティストのお仕事です。

データサイエンティストの将来性は?

データサイエンティストは今とても注目される職業です。ビッグデータ市場は拡大し、企業の多くはデータの活用に取り組んでいます。より高い質でデータ分析を行うために、データサイエンティストの需要は今後も伸びていくことでしょう。 R言語を扱うデータサイエンティストの例をあげると、有名な大企業GAFAのGoogleやFacebookはR言語を使ってデータ解析を行なっています。日本の企業ではDeNAやドリコムが行動分析などにR言語を利用しています。

データサイエンティストになるためには

では、企業から求められるデータサイエンティストになるためにはどのようなことが必要なのでしょうか？最後にデータサイエンティストになるために必要なことをまとめました

スキル

データサイエンティストになるためには、R言語のようなデータ分析に関わる知識やスキルは必須です。ビジネスの中で求められる目的に応じて分析を設定し、最適な形式で集計し可視化するスキルはもちろんのこと、その結果を正しく読み取る力も求められます。さらには、データの分析から得られた知見より課題の抽出や企画の立案もデータサイエンティストの武器と言えるでしょう。

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まとめ

いかがだったでしょうか？この記事では人気のR言語とデータサイエンティストの今後についてまとめました。データサイエンティストは今後さらに需要の高まる職業です。R言語を学ぶことでデータサイエンティストに一歩近づきます。当社の提供するeラーニング「R言語によるデータ分析入門」では、R言語を始めたい方へR言語の概要、基本的な使用方法を解説しています。この講座はデータサイエンティストを目指して一歩踏み出そうというR言語の入門者の方が対象です。丁寧な解説でデータ処理から分析をするまでの一連の流れを講義と実践を通して身につけましょう。

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