Industryプログラミング言語「R」でできることプログラミング言語「R」でできること近年、統計解析、データサイエンスという言葉がちょっとしたブームになっていますね。21世紀に最もセクシーな職業となるのはデータサイエンティストだという声まであります。そんな中、プログラミング言語「R」は統計解析に特化した言語ということもあり、今注目を浴びています。書店で見かけることも多くなりましたね。Gentlemanの頭文字から来ていると言われています。実際に「R」という言語を使用するとどんなことができるでしょうか。「R」でできること、それは何より統計解析につきます。視覚化する際にも「R」は便利ですし、様々な統計手法のパッケージが揃っています。「R」は対話的に実行できます。コメントなどで日本語に対応しているので、日本人にも敷居が低いです。EXCELとの違いここまで、R言語が統計解析に向いていると説明しましたが、ここでEXCELとの違いに疑問を感じた方もいると思います。そこで、二つの相違点について説明します。1:EXCELはあらかじめインストールされているEXCELの場合、パソコンに予めインストールされていることが多いです。それゆえ、EXCELをいじったことがある人はいても、Rとなると急に少なくなりますよね。2:EXCELは幅広い人が使用しやすいEXCELはOL、主婦、学生など幅広い人々が使用できるようにされています。一方で、Rはビジネスパーソンが使用するものになっています。3:R言語は状況がつかみやすい他の人がEXCELを使い分析した場合、何をしようとしていたか把握するのは難しいです。R言語を使用する場合はそのコードを見ていくことによって、おおよその見当をつけることができます。プログラミング言語「Python」との違いデータサイエンスといえば、最近はプログラミング言語「Python」と結びつけられることが多いです。両者は何が異なるのでしょうか?1:Pythonは汎用性があるプログラミング言語「Python」の方が汎用性を持っており、Webアプリケーションを作ることも当然できます。一方で、R言語は統計分析に特化したものなので、目的が限られてしまいます。2:R言語はインストールすればすぐに使用できるただし、R言語にもメリットがあります。プログラミングを行なったことがある人なら、わかると思いますが、大半のプログラミング言語はインストールしてから初期設定するまでも一苦労です。プログラミング言語「python」でできる4つのことまとめRは統計解析に適した言語ですので、今はやりのデータサイエンスに欠かせない存在です。一方で、Rができないことを同じくデータサイエンスに適したPythonならできるという場合もあります。統計分析に徹するのであればR言語の方がわかりやすい場合が多いので、まず自分が何を目的にプログラミングを始めるか今一度整理しておきましょう。TOP%d人のブロガーが「いいね」をつけました。