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プログラミングのR言語を徹底解説!人気の理由やおすすめの学習サイト3選も紹介

プログラミングR

プログラミングを学ぶときに、まず決めなければならないのが「プログラミング言語」です。

プログラミング言語は全部で200種類以上あり、それぞれ特徴や向き不向きがあります。

そんななか、注目が集まっている「R言語」をご存知でしょうか。

「R言語がどうして注目されているの?」
「R言語ってどんな言語?なにができるの?」

そんな疑問を持つ方も多いでしょう。

そこで今回は、

  • R言語の人気が高まっている理由
  • R言語でできること
  • R言語のメリット・デメリット
  • R言語を活かせる職業

などについてご紹介します。

「人気のR言語について詳しく知りたい!」という方は、ぜひ最後まで読み進めてみてくださいね。

「R言語」とは統計的なデータ解析・データ分析に特化したプログラミング言語

データ分析のイメージ

「R言語(アールげんご)」とは、統計的なデータ解析・データ分析に特化したプログラミング言語です。
もともとは、1995年に学術や研究の分野で使うために、統計学者によって開発されました。

統計解析言語として開発されたことから、データ解析やデータ分析に関しては、「Python」などほかの言語と比較しても抜群に優れています

グラフの作成や画像として出力など、解析に役立つ機能が豊富に搭載されていることも特徴です。
ただし、統計解析以外のことはほとんどできません。

統計学者が開発したこともあり、ソースコードの難易度は低めです。
一方で、使いこなすには統計分析の知識が求められます。

また、R言語はどんなOSでも使うことができます。
WindowsやMacだけでなく、LinuxやUNIXでも動作しますよ。


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R言語の人気が高まっている理由はAI

AIのイメージ

R言語が統計解析に特化したプログラミング言語であることをお伝えしました。
しかし、なぜ最近になって人気が高まっているのでしょうか。

TIOBEのプログラミングランキングによると、R言語は2019年12月の16位から、2020年12月には9位にまで順位を上げています

プログラミングランキング

R言語の人気がこれほど高まっている理由は、AIです
AIを使うには、統計解析が必須になります。

AIを動かすには、システムを開発するだけでなく、必要なデータを学習させなければなりません。
そのためには、膨大なデータを解析して、必要なデータのみを抽出するのです。

AIを使うためのデータ解析をする言語として、R言語が注目されています。

R言語でできる3つのこと

データを扱っているイメージ

R言語の人気が高まっている理由をお伝えしました。
AIブームによって、データ解析ができるR言語が注目されています。

ここからは、R言語でどんなことができるのかを見ていきましょう。

R言語は統計解析に特化した言語だとお伝えしました。
なかでも、具体的には次の3つのことが可能です。

  1. 統計解析
  2. 機械学習
  3. グラフの作成

順番にご説明します。

1.統計解析

1つ目は、統計解析です。

統計解析とは、統計学の考え方を用いて、データを解析することを意味します。
統計学は、ばらつきのあるデータから数値上の性質や規則性・不規則性を見出すものです。

統計解析をすることで、一見つながりのないデータでも、規則性を見つけられることがあります。

最近では、膨大なデータを解析して、マーケティングに活用する企業も増えてきました。

2.機械学習

2つ目は、機械学習です。

機械学習とは、コンピュータが大量のデータを学習して、タスクを遂行するアルゴリズムを自動的に構築すること。

また、データを解析、可視化した後に、機械学習関連のプロダクトに活用することも多いです。

機械学習のプログラミング言語として主流なPythonと併用して使われることもあります。

3.グラフの作成

3つ目は、グラフの作成です。

データを折れ線グラフや棒グラフ、円グラフ、ヒストグラムなど多様なレイアウトでグラフ化ができますよ。

グラフ描画パッケージも豊富で、活用すれば複雑なグラフを簡単に作成することが可能です。

作成したグラフは、PNGやJPEG、BMP、PDFなどのファイル形式で画像として保存できます。


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R言語のメリット5つ

プログラミング言語を扱うイメージ

R言語ができることについてご紹介しました。
できることは限定されているものの、データ解析に特化していることがわかります。

ここからは、R言語のメリットについて見ていきましょう。

メリットを知ることで、R言語の理解をより深められますよ。

R言語のメリットを5つご紹介します。

  1. シンプルなソースコード
  2. 豊富なパッケージ
  3. データの互換性が高い
  4. さまざまな現場で利用できる
  5. オープンソースなので手軽に入手できる

さっそく見ていきましょう。

1.シンプルなソースコード

R言語はシンプルなソースコードで、読みやすいです。

もともとは統計学者が開発した言語であることから、ユーザーの使いやすさを重視して作られました。

文法が比較的簡単で、プログラミングを学んだことのある人ならすぐに覚えられるでしょう。

ソースコードがわかりやすいことは、言語として大きな魅力です。

2.豊富なパッケージ

R言語が人気な理由の1つとして、豊富なパッケージがあります。

R言語には、関数群やアプリケーション、ライブラリなどがまとめられたパッケージが多数存在するのです。

代表的なパッケージとして、次のものがあります。

  • dplyer:データフレーム操作に特化したplyrの派生パッケージ
  • stringr:R言語での文字列操作がしやすくなるパッケージ
  • ggplot2:便利にきれいなグラフを描画できるパッケージ

パッケージの数だけ、たくさんの機能を簡単に活用できますよ。

3.データの互換性が高い

データの互換性が高いこともR言語の良さです。
R言語は、外部の統計ソフトで作成されたデータとの互換性があります。

たとえば、統計ソフトとして主流の「Excel」なら、出力されたcvs形式のファイルを「read.csv(“ファイル名”)」というコマンドによって、自動変換して読み込み可能です。

さまざまなファイルを読み込む関数があり、あらゆるデータを取得できます。

バイナリーデータを直接扱うこともでき、画像を読み込んで処理することもできますよ。

4.さまざまな現場で利用できる

R言語はOSに依存しないため、さまざまな現場で利用できることも大きなメリットです。

OSとはオペレーティングシステムの略で、コンピュータの基本システムのこと。
つまり、WindowsやMacなどの基本システムに左右されず、どんなシステム上でも使えるのです。

さらに、R言語を扱うためのソフト「Rstudio」も無料で公開されています。

5.オープンソースなので手軽に入手できる

R言語は無料のオープンソースなので、誰でも気軽に入手して扱えます。

R言語を使いたければ、インストールするだけです。

開発環境である「Rstudio」も無料で配布されています。
始めようと思えばすぐに始められますよ。

R言語のデメリット3つ

プログラミング言語を考えている人のイメージ

R言語のメリットをお伝えしました。
無料で利用でき、あらゆるシチュエーションで活用できるのは大きな魅力です。

一方で、R言語のデメリットについても見ていきましょう。

デメリットを知っておくことで、どんな場面に不向きなのかが理解できますよ。

それでは、R言語のデメリットを3つご紹介します。

  1. データ解析以外の機能はない
  2. 日本語のリソースが少ない
  3. 統計学の基礎的な知識が必要

それぞれ詳しく見ていきましょう。

1.データ解析以外の機能はない

R言語はデータ解析に特化したプログラミング言語のため、データ解析以外の機能がないことがデメリットになります。

データ分析がしたい人には最適の言語ですが、やりたいことが別にあるなら、Pythonなどほかの言語を選ぶべきでしょう。

適材適所に使いこなす必要がある言語です。

2.日本語のリソースが少ない

R言語は、日本語のリソースが少ない現状があります。

日本ではR言語を使用するエンジニアが少数であるため、多言語に比べてリソースが圧倒的に少ないのです。

そのため、R言語について不明点があるときは、英語のリソースを参照しなければなりません。

英語が読めない人にはかなり大きなハードルになります。

3.統計学の基礎的な知識が必要

R言語を十分に使いこなすためには、統計学の基礎的な知識が必要です。

データ解析をするためには、R言語を学ぶだけでなく、統計学もあわせて学ぶ必要があります。

求められるのがプログラミング言語の知識だけではないという点では、デメリットと言えるでしょう。

R言語とPythonとの違いとは?

天秤に乗せて比べるイメージ

R言語のメリットとデメリットについてお伝えしました。
R言語についての理解を深められたのではないでしょうか。

機械学習で用いられる言語には、R言語のほかにもう1つ、Pythonがあります。

両者はどちらも機械学習ができることから、どんな違いがあるのかを理解しておくことが大切です。

R言語とPythonの違いを見てみましょう。

  • R言語:統計解析に特化し、ほかのことはできない
  • Python:機械学習に強い、Webアプリの開発もできるなど汎用性がある

R言語が統計解析に特化しているのに対し、Pythonは汎用性が高いという違いがあります。

必要に応じて使い分けるのがいいでしょう。

また、どちらを学ぶべきか迷ったら、「データサイエンティストを目指したいならR言語」「汎用的なスキルを身につけたいならPython」で判断するのがおすすめです。

R言語を活かせる職業4つ

働く人々のイメージ

R言語とPythonの違いをご説明しました。
統計解析に強みがあるのがR言語、機械学習や汎用性に強みがあるのがPythonです。

ここからは、R言語を活かせる職業について見ていきましょう。

R言語を活かせる4つの職業をご紹介します。

  1. データサイエンティスト
  2. データアナリスト
  3. データエンジニア
  4. 機械学習エンジニア

それぞれ見ていきましょう。

1.データサイエンティスト

1つ目はデータサイエンティストです。
R言語を扱う代表的な職業と言えます。

データサイエンティストは、データを分析・解析して、ビジネスに活用するための情報を扱う職業です。

ビジネスとITのどちらにも精通し、目的に応じてデータを活用する専門性の高さが特徴となります。

従来のデータベース管理システムでは記録・保管・管理が難しい膨大なデータ(ビッグデータ)を解析することも可能で、あらゆるビジネスの現場から求められています。

ビッグデータの活用が広がっていく将来、データサイエンティストはどんな企業にとっても欠かせない存在と言えるでしょう。

2.データアナリスト

2つ目はデータアナリストです。
データサイエンティストと似ている職業ですが、よりデータの活用に特化した職業と言えます。

データアナリストは、収集したデータを分析するプロフェッショナルです。
クライアントの悩みや課題を解決するために、あらゆるデータを分析して仮設を立て、解決策を提示します。

データサイエンティストが必要なデータを抽出して分析する職業なら、データアナリストは分析結果から課題解決のための提案を行う職業になるでしょう。

データアナリストの扱う情報は多岐にわたります。
専門分野や得意分野により、分析の手法が異なることもりますよ。

3.データエンジニア

3つ目はデータエンジニアです。

データエンジニアは、データ基盤の設計・構築・運用に携わります。

具体的には、データサイエンティストやアナリストが必要に応じてデータを取り出せる分析基盤の構築や、最新情報へアップデートされるための開発などです。

データエンジニアは、データサイエンティストたちが仕事をするために必要なデータを提供する役割を持ちます。
そのため、データエンジニアがいなければデータサイエンティストたちの仕事が成り立ちません。

データ分析や活用の基盤を支える、縁の下の力持ちとして活躍しています。

4.機械学習エンジニア

4つ目は機械学習エンジニアです。

機械学習エンジニアは、AIに関する職業のなかでも特に機械学習の開発や実装に携わります
つまり、学習して特定の処理や予測を行うAIをプログラミングによって開発するのが仕事です。

目的に応じた機械学習のアルゴリズムを採用して、AIに学習させるデータの調整を繰り返すことで、精度の高いAIにしていきます。

また、機械学習を発展させた「深層学習(ディープラーニング)」という技術を実装することも、機械学習エンジニアの役割です。

機械学習や深層学習の需要は高まっており、今後も機械学習エンジニアの活躍が期待されています。

R言語を使う2つの準備

プログラミングをする準備を整えているイメージ

R言語を活かせる職業をお伝えしました。
R言語を身につければ、データを専門とする職業に就くことができますよ。

ここまで読んで、「R言語を学びたい!」と感じた方もいるでしょう。

R言語を使うには、準備が必要です。

R言語を使う2つの準備についてご紹介します。

  1. インストール
  2. 開発環境

この2つができれば、R言語をすぐに使い始められますよ。

さっそく詳しく説明していきます。

1.インストール

まずはR言語をインストールすることです。

R言語の公式サイトにアクセスし、「Download R for(自分のパソコンのOS)」をクリックしましょう。

案内に沿ってインストールを完了します。

さっそくR言語をインストールしたい方は、こちらの公式サイトをご覧ください。

2.開発環境

R言語がインストールできたら、次はR言語の開発環境を整えましょう。

開発環境は「Rstudio」をインストールするだけです。

Rstudioのインストールは、こちらの公式サイトをご覧ください。

R言語と「Rstudio」のインストールが完了すれば、R言語を使い始められます。

R言語の機械学習向けパッケージ4選

プログラミングしている人々のイメージ

R言語を使うための準備をご説明しました。
これで、R言語をいつでも使えます。

ここからは、R言語の機械学習向けパッケージ4選をご紹介します。

  1. dplyer
  2. stringr
  3. ggplot2
  4. caret

1つずつ見ていきましょう。

1.dplyer

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

PythonのPandasに似ており、データの絞り込みやグルーピングといった大規模データの操作を効率的にできます。

2.stringr

stringr(ストリンガー)は、R言語での文字列操作を効率よく行うパッケージです。

文字列の置き換えやパターン認識、正規表現を利用した抽出などが簡単にできます。

R言語自体にも文字列操作をする関数は標準装備されていますが、stringrを活用することでより効率化できますよ。

3.ggplot2

ggplot2(ジージープロットツー)は、きれいなグラフを簡単に描画できるパッケージです。

PythonのMatplotlibと似ており、データの可視化に役立ちます

R言語にもグラフ描写の機能は標準で備わっていますが、ggplot2を活用すればより複雑なグラフ描写を簡単にできますよ。

4.caret

caret(キャレット)は、機械学習のあらゆるタスクをまとめたパッケージです。

機械学習ライブラリと呼ばれる部類で、PythonのScikit-learn(サイキット・ラーン)と似ています。

caretは「Classification And REgression Training」の頭文字を略したもので、機械学習のタスクを効率化できます。

caretを使って実行できるタスクの例は、次の通りです。

  • 訓練データとテストデータの分割処理
  • データセットの前処理
  • 特徴選択

さらに、caretには「線形回帰」や「ニューラルネットワーク」といった数多くの機械学習アルゴリズムや手法が組み込まれています

R言語の学習方法2つ

R言語を学習しているイメージ

R言語の機械学習向けパッケージについてご紹介しました。
少しずつ使いこなしていきましょう。

R言語の学習方法には、次の2種類があります。

  1. 独学で勉強する
  2. プログラミングスクールに通う

自分に合った学習方法を選ぶことで、効率的にR言語を習得できますよ。

それぞれご説明します。

1.独学で勉強する

1つ目の方法は、独学で勉強することです。

R言語を学習する環境は以前に比べて整ってきており、書籍や学習サイトなどを活用して独学が可能です。

独学では、自分のペースで学習できるというメリットがあります。
忙しくてまとまった学習時間を確保するのが難しい場合は、独学が向いているでしょう。

ただし、R言語は習得難易度が比較的高めです。
ほかの言語のプログラミング経験がない場合、文法を理解するのは難しいと言えます。

2.プログラミングスクールに通う

2つ目の方法は、プログラミングスクールに通うことです。

プログラミングスクールなら、プログラミング学習の環境が整っているので、安心して学習に集中できます。

プログラミング初心者でR言語を学ぶ場合でも、わかりやすいカリキュラムでしっかり学べますよ。
疑問点はすぐに講師に質問して解消できるので、効率的に学習を進められます。

さらに、プログラミングスクールならR言語のプログラミングスキルだけでなく、統計の知識も学べるので、R言語を活用する力を習得可能です。

R言語のスキルを十分に身に着けたいなら、プログラミングスクールがおすすめですよ。

おすすめのR言語学習サイト3選

プログラミング言語の学習サイトのイメージ

R言語の学習方法をご紹介しました。
自分のペースで学ぶなら独学、効率的に学習するならプログラミングスクールがおすすめです。

ほかにも、プログラミング学習サイトを活用すると、R言語が学びやすくなります。

おすすめのR言語学習サイト3選をご紹介しましょう。

  1. Udemy
  2. ドットインストール
  3. .R-Tips

どれも気軽に学習を始められるサービスです。

自分が学びやすいものを取り入れてみてくださいね。

それでは見ていきます。

1.Udemy

Udemy

 

『Udemy(ユーデミー)』は、世界中の講師から学べるオンライン学習コミュニティです。
プログラミングに関する講座も豊富で、R言語を学べる講座も充実しています。

講座で教えている講師は世界中の専門家です。
入門的な講座から応用や発展の講座まで、あらゆる学習者に向けた講座が提供されていますよ。

月額制ではなく、講座ごとの買い切り型なので、一度購入すれば何度でも動画を見て学べます
Webサイトからでもアプリでも視聴でき、自分のペースで学習できるのが魅力です。

講座によって料金は異なりますが、1万円前後であることが多いです。
ただし、頻繁にセールを実施しており、50%から90%OFFの値段で購入できることもあります。

UdemyでR言語を学習したい方は、こちらの公式サイトをご覧ください。

2.ドットインストール

ドットインストール

『ドットインストール』は、3分間の動画でプログラミングが学べる学習サービスです。

すべての動画が3分以内の内容にまとまっており、スキマ時間での学習に活用できます。
全442レッスン、6,635本の充実したコンテンツで、幅広い学習が可能です。

R言語はもちろん、さまざまな言語を学ぶことができるだけでなく、「Webアプリの作り方」など目的別にレッスンを受けられます

ほとんどのレッスンの基本編は無料で視聴できるので、気軽に学習しやすいです。
月額1,080円の有料プランでは、すべての動画を視聴でき、質問サービスなども利用できますよ。

「動画で気楽に学びたい」という人にはぴったりの学習サイトです。
ドットインストールでR言語を学習したい方は、こちらの公式サイトをご覧ください。

3.R-Tips

R-Tips

『R-Tips(アールティップス)』は、R言語のコマンドがまとまっている学習サイトです。

次のように内容がまとめられています。

  • 入門編
  • ベクトル編
  • 行列・配列・リスト編
  • 関数とプログラミング編
  • 数値計算編
  • データフレーム編
  • グラフィックス編
  • 統計解析編

最初の入門編では、R言語のセットアップや参考文献の紹介、Rの起動と修了などの基本知識などから始まります。

テーマごとに気になる内容を学べるので、ある程度学習を進めた後にも確認や知識を深める目的で活用しやすいです。

R-TipsでR言語を学習したい方は、こちらの公式サイトをご覧ください。

まとめ:R言語はプログラミング言語の中でもニーズが高まる可能性が高い

今回は、プログラミング言語の1つであるR言語についてご紹介しました。

言語は、AIの発展に伴って人気が急激に上昇しています。
今後はさらにニーズが高まる可能性も高いです。

AIや機械学習、データ分析などの分野に興味がある人には、断然おすすめの言語と言えます。

PythonとR言語で迷っている人は、それぞれの特徴を見比べて、目的に合ったほうを選びましょう。

R言語を学べば、データサイエンスのスキルや知識を身につけられます。
専門性の高いデータサイエンティストを目指すなら、ぜひ学習を始めてみてくださいね。