1.R言語でできること・特徴

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ここではまず、R言語でできることや特徴を5つに整理してお伝えします。

 

多様なグラフを活用した統計解析

R言語は統計解析に特化したプログラミング言語であり、多様な種類・形式のグラフを作成できます。

近年ではビッグデータの活用・分析の重要性が非常に高まっており、金融や航空宇宙の分野ではリスク計算・予測を中心に統計モデルが発展しています。

 

その他にも施策の分析・診断・評価や人員配分の最適化など、幅広い業界で統計解析は重要です。

R言語であればグラフを作成する関数や様々な形式で保存する関数が用意されており、統計解析には適した言語だと言えるでしょう。

 

 

ソースコードがシンプルで習得しやすい

R言語はソースコードがシンプルなため、習得しやすい言語です。

R言語は元々統計学者が作成した言語であることからも、コード自体の難易度は高くありません。

 

プログラミング経験者であれば比較的簡単に習得できて時間もかからず、初心者にとっても文法が簡単であるため取り組みやすいでしょう。

ただし、R言語を使いこなすためには統計学に関する知識がある程度必要になる点には注意が必要です。

 

 

OS不問で利用可能

R言語はマルチプラットホームであり、使用するOSが問われません。

WindowsやMacをはじめ、LinuxやUNIXなどでも動作させられます。

 

インストール作業も簡単なため、環境構築に悩まされたり時間を取られたりすることは無いといっても過言ではないでしょう。

 

 

オープンソース

R言語はオープンソースであるため、誰でも無償で入手して、同じ作業環境で手軽に始められます。

そのため、プログラミング初心者にとっても始めるハードルは非常に低いと言えるでしょう。

 

パッケージも多数公開されており、必要に応じて活用可能です。

最新の統計手法のパッケージが揃っており、最先端の技術やアルゴリズムを利用することも、R言語であれば難しくありません。

 

 

機械学習で活用されている

R言語の注目すべき点として、近年脚光を浴びている機械学習でも活用されていることも挙げられます。

機械学習を行なうにはデータ探索においてデータセットを理解することが大切であり、データの可視化にはR言語が最適です。

 

そのため、R言語の需要は近年高まってきていると考えられるでしょう。

 

 

 

 

2.R言語とPythonの違い

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R言語と良く比較されるプログラム言語に、Pythonが挙げられます。

PythonもR言語と同様に機械学習に活かせる言語である点で、両者はよく比較されます。

 

しかしPythonはWebアプリケーションの開発などにも使用できる汎用性の高いプログラミング言語であり、統計分野に特化したR言語とは汎用性が異なります。

高度なグラフを作成する場合にはPythonは適しておらず、グラフの書き起こしにはR言語の方が適しています。

 

どちらにも長所と短所がありますから、必要に応じてどちらを学ぶかを考えると良いでしょう。

 

 

 

 

3.機械学習に便利なR言語のパッケージ

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この章では、機械学習に便利なR言語のパッケージを4つお伝えします。

 

dplyer(ディプライヤー)

dplyer(ディプライヤー)は、データフレームの操作に特化したR言語のパッケージです。

大規模データの絞り込みやグルーピング、ソートをはじめとするデータフレームの操作には最適でしょう。

 

C++で作成されたパッケージであり、通常のR言語で同様の作業をするよりも高速で動作するのが特徴です。

 

 

stringr(ストリンガー)

stringr(ストリンガー)は、文字列操作に適したR言語のパッケージです。

R言語にも文字列操作の関数は用意されているものの、stringr(ストリンガー)の方が文字列の置換や正規表現によるパターンマッチなどをより容易に行えます。

 

テキストを扱う際には、stringr(ストリンガー)がおすすめでしょう。

 

 

ggplot2(ジージープロットツー)

ggplot2(ジージープロットツー)はグラフ描写に用いる、データ可視化に適したパッケージです。

R言語に用意されている作図関数のplotよりも、綺麗で複雑な描画ができます。

 

ggplot2(ジージープロットツー)を利用することで散布図や折れ線グラフ、ヒートマップや回帰曲線などあらゆるグラフを作成できるようになります。

 

 

caret(キャレット)

caret(キャレット)とは「Classification And REgression Training」の頭文字をとったパッケージの名称です。

機械学習における様々なタスクを集約したパッケージであり、タスクの効率化に役立ちます。

 

caret(キャレット)によって、データセットの前処理や訓練データとテストデータの分割処理などを実行できます。

また、caret(キャレット)にはランダムフォレストやロジスティック回帰などをはじめとする機械学習アルゴリズムや手法が数多く組み込まれたものもあります。

 

 

 

4.R言語の年収

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この章では、R言語エンジニアの年収について見ていきます。

R言語エンジニアの年収は、450万円～1,000万円(月収40万円～90万円)程度だと考えられます。

 

2018年におけるR言語エンジニアが提示を受けた年収は、以下の通りです。

R言語の年収(2018年度)

年収中央値	最大提示年収	求人数
574.8万円	1,000万円	220件

出典：求人検索エンジン「スタンバイ」調べ

 

R言語は大規模なWebサービスを自社で運営している企業等を中心に需要が高まってきており、将来性のある言語の1つだと言えるでしょう。

 

 

 

5.R言語を習得することでなれる職種

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この章では、R言語を習得することで慣れる代表的な職種を3つお伝えします。

 

データアナリスト

データアナリストとは、企業の様々な分析業務を行う専門職です。近年では様々な企業でビッグデータの活用に注目が集まっており、データアナリストの重要性は増しています。

消費者動向の解析やニーズの分析、そして経営戦略の立案など経営に関わる重要な仕事を行う専門職です。

 

こうした分析・解析にはデータの可視化やグラフ作成に秀でているR言語が不可欠であり、R言語を習得することでなれる職種の1つだと言えるでしょう。

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R言語エンジニア

R言語エンジニアも、R言語を習得した方が慣れる職業の1つです。

5G(第五世代移動通信システム)の普及によって、IoTやAIの分野が今後ますます注目を浴びることが予想されます。

 

そのため、データ分析や統計解析を得意とするR言語エンジニアは、今後注目の職種であると言えるでしょう。

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マーケター

企業の商品・サービスを売る仕組みを考える専門職であるマーケターも、R言語を習得した方がなれる職業の1つです。

マーケティングにはデータ分析が不可欠であり、R言語を習得することでデータ分析から経営の意思決定までに積極的にか関わることができるでしょう。

 

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6.まとめ

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R言語は統計分析・グラフ作成に特化したプログラミング言語であり、機械学習にも活用できることから注目を集めています。

R言語はオープンソースでOSを問わないため、どんな方でもすぐに環境構築をして学習を始めることが可能です。

 

R言語には様々なパッケージも公開されており、目的に合わせて使用できます。最新の研究に基づいた最先端の技術やアルゴリズムを利用することも、R言語なら可能でしょう。

R言語を学習することでエンジニアやマーケター、データアナリスト等様々な職種を目指せるため、ご自身の志望と照らし合わせて積極的に学んでみましょう。

 

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