1. R言語とは？
2. R言語の特徴やできること
3. R言語とPythonとの関係性とは？
4. R言語の現状と将来性
5. R言語を活かせる職種5選
6. 新卒でデータサイエンティストを目指す注意点
7. R言語の勉強方法
8. 就職活動の前にやっておくと役立つこと
9. まとめ

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1. R言語とは？

R言語は、1995年に開発された、統計解析や機械学習に適したプログラミング言語です。S言語という言語に起源を持ち、C言語やFORTRANを用いて開発されました。
PHPやJavaScriptと同じように、言語の同時通訳を行うインタプリタ言語で、複数のプラットフォームで動作することが特徴です。

統計データ解析に特化したプログラミング言語

R言語は、C#やJavaのように、どのようなプログラムにも対応できる汎用言語ではなく、統計データ解析に特化していることが強みのプログラミング言語です。

ただデータを分析するだけではなく、データをグラフ化して出力する機能にも優れています。簡単なコードで複雑な計算を行うことができる統計解析のパッケージが日々追加されており、誰でも使用できるようになっています。

パッケージとは、Pythonでいうライブラリに相当するものです。種類も豊富で、さまざまな分野で統計解析の技術が採用されています。

機械学習やAIの影響で注目を浴びているトレンドの言語

機械学習やAIで使われる言語といえばPythonが有名ですが、R言語もAI開発の分野で広く活用されている言語です。
機械学習とは、存在するデータから自動的にルールを作り出すアルゴリズムのことです。

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2. R言語の特徴やできること

R言語の特徴やできることについて解説します。

データの統計解析が得意

R言語は、統計解析を得意とする言語です。そもそも統計解析とは、大量のデータを収集・探索して分析し、その結果を通してデータに含まれている傾向とパターンを明確にする科学技術です。

産業や行政・医療などの分野において日常的に活用される技術でしたが、近年ではさまざまな企業の幅広いシーンで活用されています。
ビジネスインテリジェンスやビジネスアナリティクス、マーケティングにおいてもこの技術が使われており、R言語の需要もさらに高まりつつあります。

グラフ作成などのデータの可視化が可能

統計解析や機械学習を得意とするR言語は、データの分析だけではなく、分析したデータを可視化することが可能です。

通常、グラフを作成するには、専用のアプリなどで適当な値を入力して作成します。R言語はその専用アプリのように簡単にグラフを描画することができ、手軽に扱えるプログラミング言語です。豊富なグラフ描画パッケージが用意されているため、複雑なグラフも簡単に作成することができます。

ベクトル処理

R言語は、同じ長さ同士のベクトル処理を、シンプルな記述で実装することができます。
もちろん数学上のベクトル計算を行うことが可能ですが、複雑なデータを持つものも、宣言なしで変数に格納することができます。
複雑なデータ構造であっても管理ができることが特徴の一つです。

パッケージが豊富

R言語のパッケージとは、R言語における統計解析を効率よく実装するためにまとめられた機能のことです。
統計解析に特化したアプリケーションや、関数が独自にまとめられたパッケージが揃っています。主要なパッケージには「dplyr」「curl」「ggplot2」などが挙げられます。

「dplyr」はデータフレームの操作に特化しているパッケージです。データフレームとは、数値や文字・因子などの異なる型のデータをまとめて、1つの変数として持っているリストのことです。このパッケージはC言語で実装されているので、R言語の処理速度の遅さを賄ってくれます。

「curl」はURLを使用してファイルのダウンロードや転送を実行してくれるパッケージです。

「ggplot2」はヒストグラムや折れ線グラフを作成して、データを可視化するパッケージです。R言語には「plot」が標準で搭載されていますが、「plot」よりも見やすく綺麗なグラフを合理的に作成することができます。

データの互換性が高い

分析を行いたいデータを、外部のアプリケーションやソフトウェアから簡単に読み込むことができます。csv形式のファイルを含め、さまざまなテキストファイルに対応しています。

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3. R言語とPythonの関係性とは？

R言語と同じく、機械学習の分野で人気の高いPythonとの違いについて解説します。

汎用性はPythonが優勢

Pythonは機械学習で人気のプログラミング言語です。データ分析に特化しているR言語とよく比較され、どちらもデータ分析や機械学習に利用される点では共通していますが、汎用性に大きな違いがあります。

R言語はデータ分析に特化しており、データを可視化することを得意とする言語でWebアプリケーションを作ることができません。対してPythonは汎用性の高い言語なので、機械学習以外だけでなくWebアプリケーション開発も可能です。

習得の難易度はPythonの方が低い

R言語に比べて、Pythonはシンプルな記述で制約が少なく、初心者でも習得がしやすい言語です。
R言語はプログラミング経験がないと理解が難しいので、初めてのプログラミング言語としては不向きだと言えるでしょう。

4. R言語の現状と将来性

R言語は統計解析に特化した言語であるため、データ分析を専門とする仕事や案件が多数あります。
研究や学術の分野を中心に普及が進みましたが、AIやビッグデータの利活用が一般化し始め、今後はデータを扱うさまざまビジネスにおいても用途が広がっていくでしょう。
そのため、R言語を扱うことができるデータエンジニアやデータサイエンティストの需要はさらに高まっていくといえるでしょう。

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5. R言語を活かせる職種5選

R言語のスキルを活かせる5つの職種を紹介します。

データサイエンティスト

データサイエンティストは、データの分析結果に基づいて合理的な判断を行い、さまざまな場面で意思決定の手助けをする職業です。
データの設計やデータの可視化を行うことが業務内容で、R言語はデータサイエンティストがデータ分析をするために使用されています。金融・広告・医療・物流などのあらゆる分野で活躍しています。ITのスキルや専門性の高い統計解析の知識が必要とされます。

データアナリスト

データアナリストは、データ分析をメインで行う専門家です。業務の最終目的としては、データサイエンティストと同様にデータに基づいて合理的な判断を下せるように、意思決定者の手助けを行います。

データエンジニア

データエンジニアは、企業が扱う大規模なデータの活用を支えるために整理や管理を行う専門職です。
ビッグデータを扱うために必要なデータベースに関する知識はもちろん、データを管理するサーバーを構築するためのネットワークの設計スキル、分散処理というサーバーにかかる負荷の軽減や処理速度を向上させるための技術など、幅広いスキルが必要です。

機械学習エンジニア

機械学習エンジニアは、AI開発に関連するエンジニアで、特に機械学習の実装や開発に携わる職業です。AIに行わせる処理に合わせて命令やデータを与えて、反復的な学習によって処理や予測を行うAIを開発します。

データの特徴を分析して、目的に応じて機械学習のアルゴリズムを見つけ出し、解析結果の評価と調整を繰り返す業務を担当します。
R言語は機械学習にも役立つパッケージを保持しているので、機械学習エンジニアにも役立つ言語です。

ビジネスアナリスト

ビジネスアナリストは、ビジネスアナリシスを実行する担当者のことを指します。ビジネスアナリシスとは、クライアントが実現したいニーズを具体化して定義することです。開発チームに定義したニーズを適切にクライアントに伝えて実行します。
つまり、クライアントと開発チームとの仲介人のような役割を担うのがビジネスアナリストです。

クライアントが必要とするシステムの要件を導き出すことが必要なため、高いコミュニケーション能力が求められる職業ですが、クライアントのニーズを定義し、開発チームに適切に要件を伝えるには、ITに関する知識も必要不可欠です。

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6. 新卒でデータサイエンティストを目指す注意点

新卒でデータサイエンティストを目指す場合の注意点について解説します。

技術に対する継続的な学習意欲が必要

近年、普及が進み注目を浴びているAIや統計解析の分野ですが、データを扱う技術は常に進化し続けています。そのため、データサイエンティストは、定期的にビジネスの概念や最新の動向について、知識を更新し続ける必要があります。
就活の際には、継続的に学ぶ姿勢・最新技術を習得する意欲をアピールするとよいでしょう。

データ分析の使われ方とスキルレベルが企業によって異なる

データサイエンティストのレベルやデータ分析の使われ方は企業によって異なり、とてもデリケートな職業です。仕事で求められている目的を果たすためにデータをどこまで細分化する必要があるのか、求められている技術に対してどこまでイメージができるかが重要になってきます。

クライアントが求めている目的を合理的に果たすために、いかに作業前にヒアリング・データ分析を行えるかというコミュニケーション能力も求められます。

データに対する好奇心が旺盛な人が向いている

データサイエンティストは日々更新されるデータを扱い、その分析結果をもとにクライアントの課題を解決できるような意思決定の手助けを行う職業です。
この業務において大切なのが、データに対する好奇心です。分析するデータに興味を持つことで「このデータをどのように活用すればビジネスの役に立つのだろうか」など、結果を出した後のことまで先読みがしやすくなります。

大量のデータと向き合うことができ、好奇心を持っている人がよりデータサイエンティストに向いているといえるでしょう。

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7. R言語の勉強方法

R言語を勉強するのにおすすめの3つの方法を紹介します。主な勉強法には「書籍での独学」「オンライン学習サイトの利用」「プログラミングスクールの活用」があります。学習ペースやレベルに合わせて、自分に合う勉強法を選びましょう。

書籍で独学する

他の勉強方法よりも比較的安価で手軽に始められるのが、書籍での勉強です。R言語の習得に必要な基礎的な知識を、自分のペースで身につけることができるのがメリットです。

統計学を学んだことがない人でも、中学レベルの数学知識で統計学について学ぶことができるものや、サイコロやトランプゲームなどのゲームの作成を通してプログラミングの基礎とR言語の文法を学ぶことができるものなど、初心者向けの書籍も豊富にあります。しっかりと勉強を継続できる意思がある人にはおすすめです。

オンライン学習サイトを利用する

書籍で学ぶのが苦手で、動画や音声で習得したいという方におすすめなのが、オンラインの学習サイトを利用した勉強法です。
R言語の学習は専門性の高い統計学の知識が絡んでくるため、初めて触れる人にとってはハードルが高く感じやすいです。動画や音声によるわかりやすい解説で、手軽に学ぶことができるサービスも数々登場していますので、ぜひ利用してみてください。
場所や時間を気にすることなく、自分の生活スタイルに合わせて学習することも大きなメリットです。

プログラミングスクールの活用

「独学での勉強は不安・続かなさそう」という方におすすめなのが、プログラミングスクールの活用です。
他の勉強法に比べると費用はかかりますが、専門の講師によるサポートで効率的かつ確実にR言語を習得することができます。

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8. 就職活動の前にやっておくと役立つこと

データエンジニアやデータサイエンティストを目指す学生のために、就職活動に向けてやっておくと役立つことについて解説します。

数学の勉強

データエンジニアやデータサイエンティストには、統計学の知識が必要とされます。そして、統計学には数学の知識が必須です。計算自体はコンピューターが計算しますが、分析結果をもとに意思決定をするのにも、コンピューターだけではなく自身の頭で考えて決断しなければいけません。
数学の線形代数や確率統計・微積分などの知識があると、データ処理や解析・決断に役立ちます。

機械学習の勉強

データを読み込んでアルゴリズムに基づいた分析を行う機械学習は、ビッグデータを扱う職業に就く人材に必要な知識です。学生の時から機械学習についての知識や経験を身に付けておくと、他の就活生よりも一歩リードでき就職活動で有利になる可能性があります。

データサイエンス系企業へインターン

データサイエンスの分野を扱う企業へのインターンも、就職活動に役立ちます。インターンで実際の職場を体験することで、自らがデータサイエンティストとしての適性のある人材であるのかがわかるのと同時に、採用後の即戦力となる知識や経験を積むことができます。

KaggleやSIGNATEのコミュニティに参加する

KaggleやSIGNATEは実績を作ることができる、世界的な機械学習プラットフォームです。多くの企業が協賛して、データサイエンティストに向けたコンペを頻繁に実施しています。
そこで入賞し実績を作ることができれば、知識があることの証明となり、就職活動でも有利に働くでしょう。

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9. まとめ

R言語は、AIや機械学習の流行で注目を浴びた、統計データ解析に特化したプログラミング言語です。そのため、データサイエンティストを目指す学生にとってR言語を学ぶメリットは非常に大きいといえます。本格的に就職活動をスタートする前にRの知識を身につけておくことで、選考においてもアピールポイントの一つとして活用できるでしょう。

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