本記事では、データサイエンスに向いているプログラミング言語の「Python」と「R言語」について解説しています。また、データサイエンスの基礎的知識から必要な知識・スキルの解説も行っています。
データサイエンスに興味がある方はぜひ参考にしてください。
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データサイエンスとは
データサイエンスとは、人工知能（AI）や統計、科学的方法、データ分析などの複数の方法を駆使し、組み合わせることによりデータの解析を行うことを言います。
データサイエンスを行う方のことをデータサイエンティストといいます。
目的は、データの解析によって洗い出された情報をもとに新たな技術の開発や今ある技術を進化させ発展させることが基本的です。そのため、データサイエンスの精度が向上すると、結果的に新たな技術や技術の進化、発展が期待できる可能性が格段に高まります。
データサイエンスを多く利用する現場の例を挙げると、大手企業でのデータ分析やソフトウェア開発です。企業でのデータ分析は、データサイエンスをビジネスに利用しているということになります。
ビジネスは多くのデータを必要とし、正しいデータサイエンスが行えると、結果的にビジネスの成功率や売上が高まります。そのため、ビジネスでデータサイエンスが利用されています。
また、ソフトウェア開発では従来の技術で開発したものを進化、発展させるために膨大なデータが必要不可欠です。新たなソフトウェア開発を行う際にも、同様に膨大なデータが必要になり、良質なデータの収集は良いソフトウェアの開発につながります。
データサイエンスに向いているプログラミング言語
データサイエンスでは、データの統計や分析、運用、管理を行うため、プログラミング言語を利用する必要があります。特にデータサイエンスに特化しているプログラミング言語は、「Python」と「R言語」です。
そこでここでは、「Python」と「R言語」それぞれの特徴を解説していきます。
Python
Pythonは、大きく分けると3つの特徴があります。
- 1つ目は、機械学習やAI開発の際、利用されているプログラミング言語であることです。データサイエンスでは、機械学習やAI開発が必須になるため、Pythonを学ぶ必要があります。
- 2つ目は、シンプルな構造でありながら汎用性が高いプログラミング言語であることです。先ほど解説したように機械学習やAI開発の際、利用されるプログラミング言語でありますが、その他のプログラミング言語でもできない訳ではありません。
しかし、Pythonのようにシンプルな構造でありながら汎用性が高いプログラミング言語だからこそ、機械学習やAI開発の最先端で利用されているため、Pythonはデータサイエンスに向いているプログラミング言語と言えます。
- 3つ目は、シンプルな構造でありながら汎用性が高いことにより、プログラミング初心者でも学びやすい言語であることです。プログラミング言語の多くは、学習の難易度が高く途中で挫折して辞めてしまうという方が多いのも現状です。
しかし、Pythonはデータサイエンスという比較的難しい領域の分野で利用されるプログラミング言語の中でもシンプルかつ汎用性が高く、情報が多くあるため、初心者でも学習できるプログラミング言語になっています。
そのため、データサイエンスに興味がある方は、一度Pythonを利用したコーディングなどを行うことがおすすめです。
R言語
R言語は統計解析向けのプログラミング言語であり、データサイエンスに必要不可欠です。このR言語は先ほど解説したPythonと同じような扱いをされることが多いですが、Pythonのように汎用性が高いプログラミング言語ではないため、注意しましょう。
R言語の特徴は、大きく分けると4つあります。
- 1つ目は、ベクトル処理を行えるプログラミング言語であることです。ベクトル処理とは、データをベクトルという概念で扱い、X軸とY軸の中にバラバラな数字を縦か横に並べる処理のことを言います。ベクトル処理を行うことで、データの相互関係がわかりやすくなり、処理速度を飛躍的に向上できます。
- 2つ目は、データをグラフに可視化できることです。他のプログラミング言語でもデータのグラフ化は可能ですが、R言語ではグラフ化までにかかる工数が少なく簡単に作成できます。また、グラフはヒストグラムや棒グラフ、折れ線グラフなど多岐にわたり、拡張パッケージを利用することで高度なグラフ作成も行えます。
- 3つ目は、互換性の高いプログラミング言語であることです。互換性が高いR言語では、画像ソフトなどさまざまなソフトウェアを読み込み処理できます。しかし、互換性の低いプログラミング言語の場合、R言語のように処理できずソフトを読み込めないこともあります。
- 4つ目は、OSに依存しないプログラミング言語であることです。多くのプログラミング言語は、OSとの相性が悪い場合、正常な処理が行えなくなってしまいます。しかし、R言語は、WindowsやMac、Linux、UnixといったさまざまなOSで問題なく動作します。そのため、R言語を利用することで多くの方とデータの共有や開発が行えます。
データサイエンスにプログラミングが必要な理由
データサイエンスにプログラミングが必要な理由は、冒頭でも述べた通り人工知能（AI）や統計、科学的方法、データ分析などの複数の方法を駆使し、組み合わせることによりデータの解析を行うからです。
データサイエンスで機械学習やAI開発を行う際、必ずPythonが必要になり、Pythonがなければこの作業を行うことができません。また、データの統計や解析の際、R言語を利用しなければ、膨大なデータを一つ一つ調べノートに記述していくようなことになってしまいます。
そのため、PythonやR言語といったプログラミング言語を利用しなければ、膨大なデータを処理しきれず、データサイエンスの結果も悪いものになってしまいます。また、プログラミング言語を利用することでデータの処理や分析を効率的に行えるということも、データサイエンスにプログラミング言語が利用される理由です。
データサイエンスに必要な知識やスキル
データサイエンスに必要な知識やスキルは、先ほど解説したプログラミングスキルに加え、統計学や機械学習、データベース、ビジネススキルです。統計学の知識は、データサイエンスによって収集したデータの分析や運用の際、必須になります。
機械学習の知識は、データサイエンスを行う際の基盤を構築するため、必須になります。データベースの知識やスキルは、データサイエンスで扱う膨大なデータを処理するために必須であり、データサイエンスの中でも重要な部分です。
ビジネススキルは、データサイエンスに関係ないと思う方が多いのですが、分析や統計したデータをどのようにしたらビジネスにつなげられるか考える必要があり、この作業ができないデータサイエンティストは需要が低くなってしまう傾向があります。
データサイエンス向けプログラミング言語の学習方法
データサイエンスに向いている「Python」や「R言語」の学習方法は以下の通りです。
- 大学や高専で習う
- 独学
- プログラミングスクール
大学や高専で統計学や機械学習を専攻することでプログラミング言語の学習を行うことが可能です。また、大学や高専で学び、卒業した後にデータサイエンティストとして就職という流れが一番おすすめです。
次に、独学で学ぶ方法です。独学では、主にインターネット上にある情報をもとにPythonやR言語を学んでいきます。いきなり難しいところに手を出してしまうと挫折してしまうことが多いため、まずは簡単なところからコツコツ学習しておくことがおすすめです。また、独学で学ぶ方法は無料で始められます。
https://www.tech-teacher.jp/blog/python_self_study/
最後に、プログラミングスクールで学ぶ方法です。この方法は、現在の職業を続けながらオンラインで授業を受けることができ、習得までのカリキュラムが組まれているため、挫折する可能性が低いことがおすすめです。しかし、プログラミングスクールで学ぶ場合には、受講料が発生するため注意しましょう。
https://www.tech-teacher.jp/blog/programming-tutorial/
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まとめ
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まとめ
データサイエンスに向いているプログラミング言語の「Python」と「R言語」について解説しました。データサイエンスを行う際、プログラミング言語は必要不可欠なものですので、データサイエンティストに興味がある方は一度学んでみてください。
