PythonとR言語の違いを比較。どっちを選べばいい?

データ解析のためにプログラミングを学ぶ必要があるのですが、 PythonとR言語のどちらを学習するかで迷っています。

この2つの言語の違いや、どっちがいいのかを知りたいです。

今回はこのような疑問に答えていきます。

データ解析や機械学習を行うにあたって、 PythonとR言語のどちらがいいのかはよく議論されています。 どちらもすぐれたプログラミング言語ですから迷うのが普通です。

そこでこの記事では、PythonとR言語の違いを比較し、 どちらを選べばいいのかを解説します。

Pythonとは

Python

Pythonは1991年に開発され、 現在非常に人気のある汎用的なプログラミング言語です。

特に機械学習やディープラーニングといった人工知能分野でよく使われていて、 これからのAI時代には重要な役割を果たす言語です。

日本では基本情報技術者試験にも採用されるようになり、 標準的な言語として認識されつつあります。

R言語とは

R言語

R言語は1993年に統計学者が作ったプログラミング原語で、 統計解析(データ分析)に特化した言語です。
元々は学術分野で研究のために使われていましたが、 現在では民間企業でも広く使われています。 特定の分野に特化した言語としては珍しく人気があり、 人気プログラミング言語ランキングでも上位の方に入ってくるほどです。

最新のデータ分析のためのツール(パッケージ)がそろっていて、 ソースコードが単純なのに本格的なデータ解析ができる言語です。

PythonとR言語、言語としての違い

汎用性

PythonとR言語には汎用性に大きな違いがあります。

Pythonは汎用的なプログラミング言語であり、 Webサービスの開発から、機械学習、ディープラーニング、 組み込み系、デスクトップアプリなど、さまざまな分野で使うことができます。

一方、R言語は統計解析(データ分析)に特化した言語なので、 汎用性はありません。 そのため使われる分野が限られており、 統計解析(データ分析)や機械学習の分野で主に使われています。

学習難易度

学習

Pythonは言語設計がシンプルでコードが読みやすくなっているため、 プログラミング初心者が最初に学ぶ言語としてもおすすめできます。 プログラミング言語の中でも学習難易度は低めです。

さらにPythonは日本でもかなり人気のある言語ですから、 いろんな人がWebサイトに情報を上げてくれています。 わからないことがあれば、ググればだいたい解決します。

R言語は元々統計学者が研究のために作ったプログラミング言語なので、 Pythonのようなシンプルな言語設計にはなっていません。
学習難易度はPythonよりも高いですが、 かといって、プログラミング言語の中では難しい部類ではありません。

ドキュメントに関しては、R言語の日本語での情報はまだまだ少ないのが 現状です。場合によっては日本語ではなく英語の情報にあたる必要があります。

PythonとR言語、専門分野での違い

統計・解析

統計

統計解析とは大量のデータを収集・分析することで、 データからパターンや傾向を見つけ出す科学です。

この分野においては、 Python、R言語ともに豊富にライブラリやパッケージがあります。 ですが統計・解析の分野に関しては、その分野を専門としている R言語がプログラミング言語の中でNo.1という意見が多いです。

機械学習

機械学習

機械学習は統計学とほぼ同じですが、目的が異なります。 統計学はデータの傾向やパターンを「説明」することに重点を置いていますが、 機械学習は過去のデータから未来を「予測」することに重点を置いています。

機械学習に関してもPythonとR言語ともに優れたアルゴリズムがパッケージされていて 意見が分かれるところですが、Pythonの方が使いやすいという意見が多いです。

機械学習のためのパッケージはPythonの方が豊富に存在します。 さらに機械学習のコミュニティに関してもPythonの方が存在感があり、 最新の手法もPythonで先に実装されることが多くあります。

ディープラーニング

ディープラーニング

ディープラーニングに関しては、完全にPythonです。

R言語にはディープラーニング用のパッケージがあまり存在しません。 一方、Pythonには「TensorFlow、Chainer、PyTorch」といった 有名なディープラーニング用のパッケージが豊富に存在します。

「ディープラーニングといえばPython」というのが現状なので、 無理にR言語は使わない方が賢明です。

グラフ作成・可視化

グラフ

グラフ作成・データの可視化という点ではR言語の方が優れています。 有名なパッケージとして「ggplot2」などがあり、 データから簡単にグラフ作成ができます。

Pythonには「Matplotlib」というライブラリがあり、 R言語に随分と追いつきましたが、 現状ではグラフ作成・データの可視化はR言語の方が上です。

PythonとR言語、とっちがいい?

選択

PythonとR言語のどちらがいいかは、人によります。 その人の進みたい方向によっておすすめが違ってきます。

研究者としてデータサイエンスの分野に進みたい人は、 統計・解析分野でNo.1のR言語がいいでしょう。
ディープラーニングやWebアプリを作成したり、 研究者になるよりもエンジニアの方向に進みたい方は 汎用性のあるPythonの方がいいでしょう。

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