PythonとR言語のどちらを選択すればいいのかを現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonとR言語のどちらを選択すればいいのかについて現役エンジニアが解説しています。PythonとRをプログラミング言語として比較し、難易度や習得のしやすさや日本語でのドキュメントの豊富さなどについてみていきましょう。
テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元：GMOリサーチ株式会社 調査期間：2021年8月12日～8月16日 調査対象：2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18～80歳の男女1,000名 調査手法：インターネット調査
監修してくれたメンター
nakamoto
PythonとR言語のどちらを選択すればいいのかについて、テックアカデミーのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。
PythonとR言語のどちらを選択すればよいか、それぞれの特性に応じて選ぶ必要があります。
実務でも、PythonとR言語の用途やエンジニアの確保などの観点から言語を選択するため、ぜひ学習してみてください。
目次
そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。
今回は、Pythonに関する内容だね！
どういう内容でしょうか？
PythonとRの比較について詳しく説明していくね！
お願いします！
PythonとR言語を比較する（言語としての特徴、メリット・デメリットなど）
ここでは、PythonとR言語にどのような違いがあるのかを、いくつかの視点で比較していきましょう。
Pythonとは
Pythonとは、1991年に開発されたプログラム言語です。
Webアプリケーションを実装する場合、DjangoというWebアプリフレームワークを利用します。
PythonでWebアプリを開発するならDjangoが主流なため、Djangoができるエンジニアを集めることも容易です。
Webアプリケーション作成以外にも、データ解析や、AIの機械学習やディープラーニングなどで使用されます。
大学や研究機関でもPythonを利用した機械学習を行うのは、すでにPythonで多くの機械学習やディープラーニングのライブラリが用意されているためです。
ライブラリとは、よく使う機能をあらかじめ実装されたプログラムの塊です。
すでに便利な機能が用意されているため、ライブラリから呼び出すだけで様々な処理が可能になります。
Pythonはコードが読みやすく、簡潔にまとめることができるという特徴もあります。
R言語とは
R言語は、1995年に開発されたプログラム言語です。
データ解析・統計用に開発され、実際に研究分野で多く使用されています。
R言語は、統計解析分野の専門プログラミング言語といってもよいほど、統計解析分野のライブラリが豊富です。
ただし、R言語は、Webアプリケーションを実装するのには向いていません。
習得しやすさ
Pythonは初心者でも習得しやすいように、シンプルな文法で構成されています。
R言語は多言語でのプログラミング経験がないと理解が難しく、初心者が最初に学ぶ言語としては不向きだといえるでしょう。
求人
Pythonでの求人は、世界的にも豊富です。
Pythonの求人は、Djangoを利用したWebアプリケーションエンジニアから、自動化処理のエンジニアや、機械学習エンジニアと幅広い職種で募集があります。
R言語で求人を探すと、同時にPythonの求人も関連求人として見つけることが可能です。
R言語での募集はほとんどがデータサイエンティストです。
R言語のほうがPythonより求人数は少ないですが、求職者もPythonに比べ少ないです。
ドキュメント
Pythonの日本語情報は、非常に豊富です。
Pythonに関するユーザー会も複数団体存在し、各団体が発信している情報も豊富です。
また、各団体のチャットやメーリングリストで質問することも可能です。
日本ではR言語を使うエンジニアが限定的です。
基本的には研究者向けの言語であるため、日本語での情報は少ないです。
そのため、R言語で不明点が出た場合は、英語の情報を調べます。
R言語の日本人利用者は大半が研究者であるため、英語で情報を取得することはそれほどハードルが高くない作業ともいえます。
統計解析、データサイエンスにおける比較
Python、R言語どちらにも豊富なデータ解析に使えるライブラリ、パッケージが含まれています。
Pythonは汎用性の高いライブラリが豊富です。
R言語で提供されているパッケージは、研究成果そのものがパッケージ化されたものが多いです。
特にR言語は、高度な可視化を行うことができる特徴があります。
機械学習における比較
機械学習の予測精度を競うコンペである「Kaggle」では、公開されているコードのうち、上位に入賞しているコードの多くはR言語で書かれたものが多いです。
そのため、R言語が使われている優れたアルゴリズムが多く作られている状況です。
そして、優れたアルゴリズムがパッケージ化されて公開されていることから、高度な機械学習を行う際にはR言語で行い、そこから別の開発をする場合はPythonを使用するパターンもあります。
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人工知能における違い
人工知能の技術であるディープラーニングにおける言語の違いをみていきましょう。
ディープラーニングは、先程の統計データよりも大量のデータや画像や音声などのバイナリデータを取り扱います。
R言語は大量のデータを取り扱うことが不得意で、動作が遅いというデメリットがあります。
R言語にもkerasを使ったディープラーニングのパッケージが存在するものの、Pythonを使ったディープラーニングライブラリが豊富に存在するため、ディープラーニングに関してはPythonで開発するほうがスムーズだといえるでしょう。
まとめ
今回は、PythonとR言語の比較を解説しました。
結論からいえば、PythonとR言語は、目的に応じて使い分ける必要があります。
Webアプリケーションや自動化処理やディープラーニングなどの開発を行なっている方は、Pythonを使用すると良いでしょう。
プログラミング初心者の方は、Pythonを利用すると良いでしょう。
データサイエンスの仕事や研究でデータ解析をメインで行っている方は、R言語を使用すると良いでしょう。
Pythonで自動化する場合、PythonでSeleniumを利用してWebサイトのログインを自動化する方法を参考にしてみてください。
Djangoを使ってHTMLページを表示する方法を参考にして、Webアプリケーション構築について学習してみてください。
ディープラーニングにはPythonが適している理由も参考にしてみてくださいね。
PythonとR言語のどちらを選択すればいいのかよく分かったので、良かったです！
ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね！
分かりました。ありがとうございます！
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これで解説は終了です、お疲れさまでした。
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