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【入門編】R言語とは?R言語の特長とメリット

言語/入門編
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目次

    はじめに

    R言語(アールげんご)は、統計やデータ解析に特化したオープンソースのプログラミング言語です。
    JavaやC#のような汎用的な言語ではありませんが、データのグラフ化や図解化の機能が充実しています。
    近年、機械学習・医療・バイオインフォマティクスなど様々な分野で重要性が高まっています。

    今回はR言語の特徴や将来性、R言語でできることについてご紹介いたします。
    これからITエンジニアの需要が高まっていく中で、
    どのようなキャリアを形成していくのか、
    スキルを身に着けていくのかを見極めることが大切です。

    また自身のやりたい仕事や目指す仕事は何か、
    将来あるべき姿に近づくために何が必要なのかを明確にするために、
    R言語の特長をご紹介します。

    R言語とは?R言語の特長は?

    1. R言語とは?
    2. R言語の特長
    1. R言語とは?

      R言語は統計解析、データ分析、グラフィック分野に特化したプログラミング言語です。
      オープンソースのため、無料で利用することができます。
      R言語はオークランド大学の
      ロス・イニグリッシュ(Ross Ihaka)と
      ロバート・ジェンチル(Robert Gentleman)によって開発されました。
      R言語は、「S言語」という統計処理用の言語の仕様を継承して開発されています。
      1990年代初頭に開発が始まり、1993年に最初のバージョンがリリースされました。
      統計学者やデータ解析者のコミュニティによって支えられて開発されてきたR言語ですが、
      ビジネスの分野で統計学が注目を集めるにつれて重要度を増しています。

    2. R言語の特長

      R言語の特長は以下の3点です。

       ①データ解析に特化している
       ②環境に依存しない
       ③学習リソースが充実している

      ①データ解析に特化している
      R言語は統計解析とデータ処理のために設計されたツールセットを提供しています。
      統計モデリング、仮説検定、回帰分析、クラスタリングなど、
      さまざまな統計手法を実装するための関数やパッケージが豊富にあります。
      また、データ可視化のためのグラフ制作や、
      ベクトル処理を扱うの関数やオプションも豊富です。
      統計分析やデータサイエンスに必要なアウトプットを細かく設定し、
      処理や描画も簡単であることが、R言語の最大の特長といえます。

      ②環境に依存しない
      R言語はマルチプラットホームのため、
      さまざまなオペレーティングシステム(Windows、Mac、Linuxなど)で動作します。
      そのため、データの共有も容易で、多くのユーザが開発に携わることができます。
      また、R言語は非常に互換性が高いことも特長です。
      C言語や C++、Python、Javaなどの
      異なる言語やツールと組み合わせて使用することができ、
      BIツールとも連携しやすいです。

      ③学習リソースが充実している
      そもそもR言語は統計学者が作成したプログラミング言語のため、
      言語自体の難易度は低めです。
      プログラミングを経験した方であれば、
      文法などは比較的簡単に習得できます。

      また、R言語はオープンソースのプログラミング言語です。
      利用にあたってライセンスを購入する必要がなく、
      誰でも手軽に利用を始められます。

      さらにR言語のコミュニティはアクティブで、
      ユーザー間の情報共有や相互サポートが盛んに行われています。
      公式のマニュアルやチュートリアル、オンラインコース、書籍なども豊富で、
      初心者から上級者まで幅広いレベルの学習が可能です。

    おわりに

    今回は、統計やデータ解析に特化したオープンソースのプログラミング言語
    「R言語」について、その特長を紹介しました。

    機械学習・医療・バイオインフォマティクスなど様々な分野で統計解析の重要性が高まっています。
    R言語はこの需要の波に乗ってますます注目を集めており、
    統計解析、データ処理、データ可視化の分野で非常に人気のある言語となっています。

    JavaやC#のように汎用的に活用できる言語ではなく、
    統計学の知識が求められる言語ではありますが、
    機械学習エンジニアやデータサイエンティストを目指すのであれば、
    ぜひ習得しておきたいプログラミング言語といえます。

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