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R言語とはどんなプログラミング言語？
R言語は近年、急速に注目を集めているプログラミング言語の一つです。Pythonのような汎用的な言語に比べるとまだまだ浸透していませんが、大量のデータの分析や統計解析をよりシンプルに行うことができ、今後の動向が注目されています。R言語の主な活用方法や注目される理由を見ていきましょう。
R言語でできること、活用方法
R言語はデータ解析や機械学習の現場で活用されています。GoogleやTwitter、Facebook、Microsoftなど世界的な大企業も一部の業務に利用しています。
R言語がExcelやPythonより優れている点として、グラフィック性の高さや読み込めるファイルの多さ、統計解析に関するパッケージの豊富さがあげられるでしょう。
R言語はデータを可視化するのに特に優れています。実際の業務ではデータを手元で解析するだけでなく、それを上司や顧客に分かりやすく説明するためのグラフが必要です。その点、R言語は多数のデータが複数のシートやファイルに分散しているExcelより視覚化がしやすくなっています。
Rならグラフの種類が多く、ヒストグラムなどの作成も簡単です。また、R言語ならxmlファイルだけでなく、CSVやJSONなど多様な形式のファイルが読み込めます。R以外のプログラミング言語やツールとの連携を考えるうえでこの点は大きなメリットです。
R言語には統計解析に特化した多様なパッケージ、ライブラリがそろっており、Pythonに比べると習得の難易度も高くありません。システム開発などのより高度な用途への応用は効きづらいですが、プログラマーになるのでなければR言語がおすすめです。
R言語が注目される理由
R言語は多くのデータを扱う際に威力を発揮します。現代では統計学の知識が経済学や心理学など文系の分野でも必須ですが、一般的な文系の学生はプログラミングの前提知識がありません。Pythonのようなシンプルな言語でもハードルは低くないでしょう。そこで注目されるのがRです。
シンプルなソースコードでWindowsでもMacでも使用でき、インストール作業も簡単です。他のプログラミング言語では必ずある環境設定という作業はほぼないに等しいでしょう。関数名や変数名を日本語で宣言できるのも親しみやすいポイントです。
R言語の勉強法
ここではR言語を具体的にどのように学習すればいいのか解説します。R言語に限らず、プログラミング言語全般に言えることなのですが、学習の目的を持つことが非常に重要です。言語はあくまで一つのツールであり、それ自体が目的ではありません。目的もなく、文法事項を詰め込むだけでは学習効果は半減してしまいます。
R言語であれば、統計学の勉強に使いたい、流行りの機械学習やビッグデータなどの分野に関わりたいというイメージでもいいでしょう。はっきりとしたものでなくてもいいので、目的意識が必要です。以下で、書籍での独学、オンラインの利用に分けて解説していきます。
書籍で独学する方法
最も安価で手軽に始められるのが書籍による独学です。継続する意思のある方はぜひチャレンジしてみてください。
完全独習 統計学入門
中学レベルの数学知識で学べる統計学の入門書です。R言語を活かすうえで、必須となる統計学の基礎が習得できます。数学はほとんど出てこず、豊富な練習問題を通じて、手を動かしながら学べるのが特徴です。本書に直接R言語と関係する部分はありませんが、内容はR言語を活かした業務など、実際の仕事につなげるうえでの最低限必要な土台になります。平均値や中央値、標準偏差といった基本的な概念を理解することは専門的な業務に限らず有益です。
RStudioではじめるRプログラミング入門
こちらはサイコロやトランプゲームなどの簡単なゲームの作成を通して、プログラミングの基礎とR言語の文法が習得できる本です。1冊目に紹介した書籍とは逆に、統計学の知識は出てきません。便利な統合環境RStudioを使って手を動かすことで、R言語の基本的な文法が身に付きます。他のプログラミング言語の経験がある人も本書を学習すれば、R言語独自の文法やその便利さが理解できるでしょう。
Rによるやさしい統計学
本書はR言語と統計学をバランスよく学べる入門書です。Rを活用した様々な統計手法が勉強でき、初学者から統計学を学びなおす人までおすすめできます。R言語、統計学ともに理論的な解説はほどほどに、実際に手を動かしながら学べる構成になっています。Rを書きながら、読み進めることで統計学の基本が記憶に残りやすくなるでしょう。
オンラインサービスなどで学ぶ選択肢
オンラインなら動画や音声付きでR言語を学ぶことができます。書籍を読み進めるのが苦手という方におすすめです。
Udemy
Rに関してオンラインで学べるサービスは、他のプログラミング言語に比べて多くありませんが、書籍での勉強が苦手な方のためにUdemy
の「Rではじめる統計基礎講座」を紹介します。こちらは計6時間の動画講義でR言語や統計学の基礎知識が身に付く講座です。博士号を持った講師の講義が安価で受けられます。
Udemyでは受講者の感想、フィードバックも掲載されており、受講の参考にできます。R言語を学べる講座は他にもたくさんあるので探してみてください。
プログラミングスクールでR言語を学ぶ
データミックス
データミックスはデータサイエンティストを育成するためのプログラミングスクールです。R言語はもちろん、統計学、機械学習、人工知能、データベース、プログラミングなど幅広いスキルを身につけることができます。また未経験からでも6か月およぶカリキュラムで、現場で通用するスキルにまで引き上げる学習を実戦しています。
R言語と仕事の関係
ここではR言語が実際にどのような職種で活かされているのかを解説し、未経験からそれらの職種に就くための方法を見ていきます。
R言語を活かせる職種のイメージ
R言語を活かした職種としてはデータサイエンティストやデータアナリスト、マーケティング担当者などがあげられます。これらの職種はIT関連だけでなく、金融や医療、教育、人工知能など幅広い分野で必要とされるのが特徴です。いずれも統計学や機械学習の専門的な知識はもちろん、基本的なビジネススキル、コミュニケーション能力、属している企業、業界に関する深い知識なども求められます。
学生など若い方であれば、データ分析などのポジション、需要がある企業にまず就職し、社内で他の職種での経験を積みながら、勉強を続け、チャンスをうかがうのも一つの方法です。
未経験でもそれらの職種には就けるのか？
残念ながら前述したデータサイエンティストやデータアナリストに未経験でなることは難しいでしょう。一般的にこれらの職種に就くうえでは、R言語や統計学の知識だけでなく、関連する業界、企業での経験(職種を問わず)も求められるからです。
畑違いの分野から独学やスクールでの勉強だけで、いきなりR言語を活かした業務には就けません。それでも挑戦したいという方に向けて、一つアイデアを出します。それは明確な実績を作ることです。Kaggleという「企業が出した課題をデータサイエンティストが解決し、コンペ形式で採用されれば、賞金がもらえる」プラットフォームがあります。
Kaggleにはタイタニック号の乗客の生存予測など興味深い案件が多くあり、誰でも挑戦できます。KaggleはR言語とPythonに対応しており、学習成果の確認にも利用できるでしょう。もちろん、世界中のデータサイエンティストを相手にいきなり上位にランクインするのは難しいです。少しずつ学習を重ねていき、ライバルと切磋琢磨しながら頑張りましょう。
Kaggleの案件に挑戦していく過程で自分がデータサイエンティストの適正があるのか、本当になりたいと思うのかの確認もできます。多くのチャレンジをして尚、学習を継続する意思のある方であれば、未経験でもチャンスはあるかもしれません。
R言語の今後の動向
人工知能市場の成長とともにデータ分析や統計解析への需要も伸びており、R言語の需要は今後も増加し続けると思われます。比較されることの多いPythonとはある種の差別化ができているので、R言語が消えることもないでしょう。同時に、R言語や統計学の分野を学習するライバルも増えていくと予想されます。
大切なのは流行りに左右されず、自らの適性を見極めることです。R言語は気軽にインストールし学習をスタートできるので、まず触ってみるのもいいかもしれませんね。
もう一度「R言語の特徴から学習方法、実際の仕事との関係」を読む ↑
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