理系大学生の皆様、R言語の学習はいかがでしょうか？
既に授業などで学習している方、これから学習を始めようと思っている方、どちらもいるでしょう。
「R言語って難しい？」「そもそもプログラミング学習が難しい？」様々な不安や悩みがあると思います。
本記事では、有名かつ似た言語Pythonとの比較を通して、R言語の難しさや挫折しない学習法について解説します！
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R言語とは
そもそもプログラミング言語におけるR言語の立ち位置を理解していますか？
本記事では知名度、用途、学習難易度の3点から解説します。
知名度
R言語の知名度はPython、Java、C言語などには劣ります。
しかし間違いなく需要があり、プログラミング業界ならば誰もが知っている言語です。
さらに知名度が劣るとは、言い換えると人材としての希少性が高いということなので、必ずしもマイナスの側面ではないです。
用途
R言語は「統計解析」に特化した言語です。統計解析に関連した関数やグラフ作成など様々な機能があります。
近年ではAI分野にも応用されており、まさに将来性の高い言語と言えるでしょう。
学習難易度
R言語自体の難易度は他言語と比較しても標準レベルです。RStudioという統合開発環境が使えるなど様々なコーディングサポートがあります。
しかしR言語の真価を発揮させるには、統計学の知識が必要不可欠です。
また統計学の知識をR言語に結びつけるテクニックも必要になってきます。
Pythonとの比較
まずPythonと比較する理由は以下の2点です。
・現在最もポピュラーかつ将来性が高い
・AI業界などR言語と得意分野が近い
では、3つのポイントで比較していきます。
特徴・目的
R言語は統計解析に特化した言語であるのに対し、Pythonは機械学習などに強みを持つ言語です。
つまり、R言語は統計したデータを元に「確定事実を説明」する役割を持ち、Pythonは収集した情報から帰納的に「不確定事実を予測」する役割を持つと言えます。
AI分野に共通分野があると言えども、役割が全く異なることをまず認識しましょう。
難易度
難易度に関してはPythonが優れているでしょう。
もちろんR言語もプログラミング言語の中では簡単な部類ですが、Pythonのコーディングのしやすさ、ライブラリの豊富さは一線を画します。
さらに言うと、R言語の難点である“統計学の知識”と言う関連知識の必要性がPythonとの最大の違いです。
汎用性⇆専門性
汎用性ではPython、専門性ではR言語でしょう。
この両者にはそれぞれ長短があるため、一概にどちらかが優れていると言うことはできません。
ご自身のキャリアパスから逆算して、ジェネラリスト的IT人材を目指すのかスペシャリスト的IT人材を目指すのか、考えてみてください。
R言語とPythonの比較における結論
Pythonと言うプログラミング言語は、確かに高い汎用性や機械学習など、時代のニーズに合った言語です。
しかしR言語も比較すると、全く劣らない長所を持つ言語です。
また、専門性の高い人材は代わりが効きにくく、これから自動化がさらに進む未来でも重宝されることでしょう。
挫折しないポイント・学習法
R言語の概要やPythonとの比較を通して、R言語の学習があまりに難解な訳ではないとご理解いただけましたか？
プログラミング学習の挫折率は90％以上と言われますが、挫折には明確なメカニズムがあります。以下に主な要因をまとめます。
・不明点を他者に質問できない
・エラーが解決できない
・モチベーションが続かない
・学習のゴールがない
裏を返すと、上記の要因を排除した学習法ならば、挫折せずにR言語を習得できると言えるでしょう。
その条件を満たし、かつ大学生の皆様に最適な学習法があります。
結論は“プログラミング個別指導”です。
何故なら個別指導の特徴が理系大学生の皆様のニーズに限りなく近いからです。以下をご覧ください。
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→プログラミングスクールなどと比べて、大学生でも十分払える価格です。
また、サービス内容も「課題を教えてほしい」「分からない部分だけ学びたい」など大学
生にあっています。
デメリット
・意思が必要
→柔軟な学習ができる分、スケジューリングなど主体性が大切です。
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まとめ
・魅力1. 担当教師によるマンツーマン指導
・魅力2. オーダーメイドのカリキュラム
・魅力3. 3,960円/30分で必要な分だけ受講
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まとめ
いかがでしょうか？
Pythonとの比較を通して、R言語の概要、挫折しない学習法についてご理解いただけましたか？
R言語は非常に将来性の高い言語なので、学習を“ただの大学の授業”ではなく”ビジネススキル”まで高めることが重要です。
我々Tech Teacherが皆様のにお役に立てたら幸いです。
最後までお読みいただきありがとうございました。
