R言語とPythonの違いを徹底比較！データ分析や転職で有利になるのはどちらかを解説
プログラミングの言語のなかにR言語やPythonがあります。この2つにはそれぞれ特徴があり、R言語は統計に特化し、PythonはWeb開発・AI・自動化・データ分析など幅広く利用されています。
それぞれの特徴をよく知ることは、データ分析やAI関連の仕事選びには欠かせないでしょう。
この記事ではそれぞれの言語の特徴や違い、目的別のおすすめ、転職や年収への影響などを詳しく解説します。ぜひ自身の働き方選択の参考にしてください。
目次
R言語の特徴
R言語は、統計解析に特化したプログラミング言語で、学術研究やデータ分析に強みがあります。
現在では、データサイエンスや機械学習、データ可視化などの分野で多くの学術機関や研究開発部門での研究ツールとして利用されています。
また、誰でも無償で利用できるオープンソースかつWindowsやMacなどの主要なOSで利用できるため、R言語は統計領域に特化した言語の代表格です。
R言語の特徴は以下のとおりです。
- オブジェクト指向プログラミングでコードが容易
- データフレームのデータ構造があり、データの整理と分析に有効
- さまざまな用途に特化した豊富なパッケージがあり高度な分析が可能
オブジェクト指向とは、プログラムの要素をオブジェクトで管理し、関数をセットで使える仕組みとして使用ができます。
そのため、データにあった関数が自動的に選ばれるため、コードの記載が簡単でわかりやすくなります。
データフレームとは行と列でできた表形式の構造で、容易に特定のデータの閲覧や平均の抽出などが行えるため、データの整理と分析に有効です。
用いることにより、扱いやすいだけではなく、データが見やすくなるでしょう。
また、R言語で利用できるパッケージには以下のようなものがあります。
- データ整理
- グラフの作成
- 統計分析
- 機械学習
- 専門的な分析
数万個のパッケージが存在し、なかには無料で利用できるものもあります。
Pythonの特徴
Pythonは汎用性が高く、Web開発・AI・自動化・データ分析など幅広く利用されており、ビジネスでも実務でも使いやすい言語です。
シンプルで読みやすい文法のため、プログラミング初心者でも学びやすいでしょう。
近年ではデータサイエンスや機械学習の分野で人気を誇り、多くのライブラリやフレームワークが提供されているため、多くのデータサイエンティストやAIの研究者が活用しています。
Pythonの特徴は、以下のとおりです。
- 汎用性が高くデータ分析以外でも活用可能
- ほかのアプリとの連携や自動化が可能
- 大規模なデータ処理や並列計算に強い
Pythonはデータ分析だけではなく、Web開発やAI、自動化など汎用性が高い特徴があります。
また、PythonはほかのソフトやExcelやGoogle Sheets、Webサイトなどサービスと連携可能です。
さらに、フォルダ整理やWebサイトのデータ収集などの自動化も行えます。
R言語でもExcelやデータベースとの連携は可能でデータ分析の自動化は行えますが、Pythonほどスムーズに連携はできず、連携や自動化ができるサービスは限られてしまうでしょう。
さらに、Pythonでは数百万行もの大量のデータや複雑な計算を速く処理でき、複数の作業を同時に進められます。
R言語では数千〜数万行の中規模データなら 処理を行えますが、数百万行のデータだと処理速度は遅くなってしまいます。
私たちテクニケーションでは、Pythonの特性を活かせる多様な案件を取り扱っています。また、案件選択制を採用しているため、自分のスキルや興味に合ったプロジェクトを自由に選び、実務経験を積みながらスキルアップが可能です。
さらに、チーム制でベテランエンジニアのサポートを受けられるため、安心感を持って成長に取り組める環境が整っています。
高還元な環境で納得感を持ってキャリアを築きたい方は、ぜひテクニケーションのカジュアル面談でご相談ください。
R言語とPythonの違い
プログラミング言語を学ぶ際にR言語とPythonの違いがよくわからない方が少なからずいるでしょう。
以下の観点で、違いを比較します。
- 目的
- 汎用性
- 学習のしやすさ
- 処理速度
- 求人数
それぞれ具体的に説明します。
目的
R言語とPythonの違いには目的があり、R言語は統計解析に特化し、Pythonは多目的に使用可能な言語です。
R言語は統計解析やデータ分析、データ可視化に特化しています。
パッケージが豊富で、データ分析や可視化を容易に実行可能です。
統計学者やデータサイエンティスト向けに設計されており、学術研究やレポート作成に利用されています。
Pythonはデータ分析や機械学習、Web開発、自動化など幅広い用途に対応可能です。
多目的に利用できるため、データサイエンス以外のWeb開発や自動化にも用いられます。
汎用性
Pythonは汎用性が高く、R言語は使用方法が限定的です。
R言語は主にデータ分析や統計解析などに特化しており、Web開発やアプリ開発、システムプログラミングには向いていません。
利用方法が限定的ですが、データ分析や統計解析に特化しており、高度なデータ分析ではR言語の使用がおすすめです。
Pythonはデータ分析や機械学習、Web開発、ゲーム開発などほぼすべてのプログラミングに対応可能です。
1つの言語だけで、多様なプロジェクトをカバーできます。
幅広く仕事をしたい方には、Pythonの取得がよいでしょう。
学習のしやすさ
PythonはR言語に比べて学習しやすいです。なぜなら、Pythonは構造がシンプルで読みやすく、学習リソースが豊富だからです。独学でも学習しやすいでしょう。
一方で、R言語の構造はシンプルながらも統計や数学の知識が必要なため、初心者には学習が難しいでしょう。
また、利用者数もPythonほど多くはないため、勉強方法が限られてしまう難点があります。
プログラミング言語の学習が初めての方は、Pythonがおすすめです。
処理速度
処理速度は、PythonはR言語よりも優れている場合が多いです。
しかしながら、プログラミングの書き方やデータの内容によっては、R言語の方が速い場合もあります。
しかしながら、ほとんどの場合はPythonの方が速いため、大量のデータの使用時や迅速な結果が求められる場合はPythonの利用がおすすめです。
求人数
PythonはR言語に比べて求人数が豊富です。
なぜなら、Pythonは汎用性が高くAI分野でも活躍しており、現在需要が上がっているからです。
一方で、R言語はデータ解析にのみ利用されるため、求人の幅が狭いです。
テクニケーションでは、Pythonをはじめとしたさまざまな言語の案件を保有しています。
また、案件選択制を採用しており、エンジニア一人ひとりのニーズやスキルに応じて自由に案件を選べます。そのため、、興味のある案件やキャリアに役立つ案件を選ぶことにより、自身の成長につなげることも可能です。
さらに、高還元の仕組みを採用しており、エンジニアへの還元率は70％以上の水準となっています。
「スキルアップがしたい」「年収アップを目指したい」という方は、ぜひ一度テクニケーションのカジュアル面談でご相談ください。
データ分析をするならR言語とPythonのどちら？
分析業務の内容によりR言語とPythonは使い分けられます。
使い分けの基準は以下のとおりです。
- 専門的なデータ分析：R言語
- 分析後のデータの活用：Python
どちらかのプログラミング言語のみを扱うのではなく、自分の業務に合っている言語を用いましょう。
それぞれ具体的に説明します。
専門的なデータ分析ならR言語
R言語は統計解析に特化しているため、データの可視化や解析などの専門分野で取り扱うことが可能です。
以下の理由から、Pythonに比べて専門的なデータ分析で優位性があります。
- 統計学やデータ分析に必要な関数が標準装備
- 統計解析やモデリング特化のパッケージが豊富
- 統計結果のレポート生成が容易
- データ可視化が直感で可能
統計モデルの構築と評価やデータ探索と可視化、学術的なレポート作成、特定領域での分析の際にはR言語が用いられます。
分析後のデータを活用するならPython
Pythonは汎用性が高いため、ビッグデータの解析やAIの構築物など分析後のデータ活用に向いています。
以下の理由から、R言語に比べて分析後のデータ活用で優位性があります。
- データ分析に適したライブラリが充実していること
- 分析の自由度が高いこと
- 一連の流れを自動化できること
- 大規模データを処理できること
機械学習モデルの構築と運用やWebアプリやAPIの開発、クラウドやDevOpsとの統合などを行う際に、Pythonを活用するとよいでしょう。
転職に有利になるのはR言語とPythonのどちら？
転職市場では、Pythonの方がR言語より有利な立場に立っているでしょう。
Pythonが有利な理由には、以下が挙げられます。
- 汎用性が高い
- 短期間で成果を出しやすい
汎用性が高いため、データ分析やアプリケーション開発など幅広い分野で活用でき、転職やキャリアアップが行いやすいです。
一方で、R言語はデータ分析に特化しており、転職の幅が狭まってしまいます。
R言語が役立つ職業は以下のとおりです。
- 機械学習エンジニア
- データサイエンティスト
- ビジネスアナリスト
- データアナリスト
データエンジニアリングを進める職種や研究機関だけでなく、コンサルタントやアナリスト、マーケターなどのビジネス職種でもR言語を使用する機会が増えています。
しかしながら、Pythonの方が汎用性が高く利用頻度が多いでしょう。
短期間で成果を出しやすいのは、Pythonの方がコードがシンプルで学びやすいため習得のしやすいからです。
Pythonは世界的にも利用されているため、ライブラリやフレームワークが豊富で特にディープラーニングや機械学習の分野で強みがあります。
汎用性が高く学びやすい点から、転職にはPythonが有利です。
私たちテクニケーションでは、案件選択制を導入しており、エンジニアが自分のスキルやキャリアプランに合わせて適した案件を選べる環境を提供しています。また、チーム制でベテランエンジニアのサポートを受けられるため、安心感を持ってスキルアップやキャリアアップに取り組めます。
さらに、単価開示により自身の市場価値を正しく把握し、納得感を持って働けるのも大きな強みです。
Pythonを活かして多様な分野で活躍したい方は、ぜひテクニケーションのカジュアル面談でご相談ください。
R言語とPythonで年収に違いはある？
R言語とPythonの年収レンジは、以下のとおりです。
- R言語：4,500,000〜20,000,000円
- Python：3,500,000〜20,000,000円
Bizreachの調査によると、R言語の平均年収は5,748,000円、高い年収となると10,000,000円です。
一方で、Pythonの平均年収は5,751,000円、高い年収となると14,990,000円でした。
年収の違いの要因は、どのような業界が取り扱っているのかにあります。
R言語の求人数はPythonに比べ少なく、学術や製薬、金融などの特定業界に集中しています。
高年収の求人数が少ないため、一つの求人に応募が集まってしまい、競争となってしまうでしょう。
一方でPythonは求人数が多く、データサイエンスや機械学習、Web開発など多岐にわたります。
求人数が多く取り扱いのある業界の幅が広いためため、年収の幅を広げているのでしょう。
R言語は特定分野のみの取り扱いで高い年収が得られます。しかしながら、求人市場の規模が小さいため平均年収はPythonにやや劣ります。
また、主要な職種の年収相場は次のとおりです。
- AIや機械学習エンジニア：5,500,000〜6,000,000円
- Webアプリ開発エンジニア:4,500,000〜5,000,000円
- データサイエンティスト：5,500,000〜6,000,000円
R言語とPythonはどちらとも、データサイエンティストなど需要の高い職種は年収が高いようです。
年収を上げるためには、自身の専門性を磨くことや学術的な実績や資格を得ることを目指すとよいでしょう。
R言語とPythonを取得する方法
R言語とPythonを取得するには、以下の方法があります。
- オンライン学習プラットフォームを活用する
- プログラミングスクールに通う
どちらもプログラミング言語の初心者にとっては始めやすいでしょう。それぞれ具体的に説明します。
オンライン学習プラットフォームを活用する
PythonとR言語の習得には、オンライン学習プラットフォームの活用がおすすめです。
自分の興味やニーズ、わからないことに合わせて、PythonやR言語を学べます。
オンライン学習では、時間や場所を気にせず自分のペースで学べるメリットがあります。
一方で、疑問点を質問できないことや自己管理力が求められることがデメリットです。
また、R言語では学習の機会が少ない恐れがあります。
自分の力で学習を進めたい方には、オンライン学習プラットフォームを活用するとよいでしょう。
プログラミングスクールに通う
独学が難しい場合、プログラミングスクールに通う方法もあります。
プログラミングスクールに通う場合は、費用が高額になる可能性もある点や通学に時間がかかる点がデメリットとして挙げられるでしょう。
しかしながら、疑問点を直接講師に確認できることやモチベーションを維持しやすいメリットがあります。
自分に合った方法で学習を進めましょう。
私たちテクニケーションでは、案件選択制を採用しており、エンジニアが自分のスキルや興味に合った案件を選べる環境を提供しています。また、チーム制でベテランエンジニアのサポートを受けながら、安心感を持って実務経験を積むことが可能です。
実際に入社前と比較して、年収5,000,000円以上のアップを実現したエンジニアもいます。還元率は70%以上の高還元を誇り、スキルや経験に見合った報酬をしっかり受け取れる環境です。
スキルアップや年収アップを目指す方は、テクニケーションのカジュアル面談でお気軽にご相談ください。
R言語エンジニアに役立つ資格
R言語に関係する資格は、以下のとおりです。
- 応用情報技術者試験
- データベーススペシャリスト試験
- ITパスポート試験
- ITストラテジスト
- 統計検定
これらの取得により、スキルの証明が行えて転職が有利になるでしょう。
それぞれ詳しく説明します。
応用情報技術者試験
応用情報技術者試験とは、基本情報技術者試験のワンランク上の資格です。
システム設計やプロジェクト管理などIT業界での実践力を測ることができ、中級レベルが求められます。
経営戦略やIT戦略の策定、評価の業務での活躍が証明できるため、キャリアの幅を広げたい中堅エンジニアやプロジェクトのマネジメントに携わりたい方におすすめです。
データベーススペシャリスト試験
データスペシャリスト試験は、データベースに精通し、データベースの設計や管理に特化した試験でITSSのなかでも高いレベルかつ国家資格です。
合格率は14〜18%と低く、難易度の高いIT資格です。
システム開発の上流工程でのスキルを重視しており、データアーキテクトのスキル認定を受けられます。
資格取得で大規模データの取り扱いスキルが向上するでしょう。
そのため、パフォーマンスの高いデータベースを構築したい方やデータを扱うエンジニアにおすすめです。
ITパスポート試験
ITパスポート試験とは、IT業界の基礎知識を幅広くカバーする国家資格です。
R言語と同時にITの全体像を把握でき、難易度が低いため初心者に適しているでしょう。
試験内容は、ITの基礎理論やビジネス戦略、情報セキュリティなどです。
新しくITに携わる業務に就く方やITを活用したい方におすすめの資格です。
ITストラテジスト
ITストラテジストはIT選択策定に関する資格で、情報技術や経営支援などの知識やスキルが求められる国家資格です。
高度なITのノウハウを利用して、課題の把握と改善、IT戦略の立案などを行う高度IT人材のことを証明できます。
CIOやCTO、ITコンサルタントを目指す方におすすめの資格です。
統計検定
統計検定とは、データ分析や統計学の知識と技能が求められる試験です。
基礎から上級まで1〜4級まで難易度別に分けられており、2級以上の取得により転職が有利になるでしょう。
データ解析や統計モデルの構築を行う方やデータ分析業務に携わりたい方におすすめの資格です。
Pythonエンジニアに役立つ資格
Pythonエンジニアに役立つPython関連の公式資格は、以下のとおりです。
- PythonZen&PEP8検定試験
- Python3エンジニア認定基礎試験
- Python3エンジニア認定データ分析試験
- Python3エンジニア認定実践試験
- Pythonとネットワーク自動化基礎検定
難易度は下に行くにつれ上がるため、PythonZen&PEP8検定試験から順に勉強に取り組むとよいでしょう。
段階を踏んで学ぶことにより、スキルの証明が可能です。
それぞれ詳しく説明します。
PythonZen&PEP8検定試験
PythonZen&PEP8は、Pythonエンジニア育成推進協会主催の試験で、インターネット上で無料で受験できます。
問題数は20問で、合格ラインは正答率70％以上、基礎知識を問われる内容のため難易度はそこまで高くはありません。
基本を見直せるうえに無料で受験できるため、気軽に理解度の確認のために受験してみるとよいでしょう。
Python3エンジニア認定基礎試験
Python3エンジニア認定基礎試験は、Pythonの基礎的な文法や計算、処理方法が求められます。
難易度はプログラミング初心者でも十分合格できるレベルで、合格率は例年75%〜80%程度です。
Python3エンジニア認定データ分析試験
Python3エンジニア認定データ分析試験は、言語の基礎だけでなく数学の基礎や文法、ライブラリによる分析などが求められます。
Python3エンジニア認定基礎試験に比べてデータ分析を詳しく問われます。
難易度は日常的にPythonを使用している方にとっては低く、合格率は80%以上です。
しかしながら、分析に詳しくないといけないため、初心者にとっては難しいでしょう。
Python3エンジニア認定実践試験
Python3エンジニア認定実践試験は、プログラマーのコーディング能力の強化のために作成され、言語の実践的な使用方法やライブラリの知識が求められます。
Python3エンジニア認定データ分析試験の上位資格に該当します。
難易度はPythonエンジニア育成推進協会主催のなかでも中級レベルで、合格率は45%です。
言語の必要な機能やライブラリの使用スキルを保有していることが証明可能です。
Pythonとネットワーク自動化基礎検定
Pythonとネットワークの自動化基礎検定は、ネットワークの自動化に必要な知識やスキルが求められます。
求められるのは基礎的な用語知識や文法知識のため、合格基準は正答率70％以上と難易度は高くありません。
しかし、試験受講には制限があり、Pythonを使った実務経験が3年以上のネットワークエンジニアでなければ受けられません。
R言語とPythonの違いを理解してキャリアアップに役立てよう
この記事では、R言語とPythonの特徴や違いを徹底比較し、それぞれの強みや向いているシーン、学び方などを解説しました。
R言語とPythonはどちらか一方を選ぶのではなく、自分のキャリアや興味に合わせた選択が重要です。さらには、スキルを実務に活かせる企業を選ぶことも大切です。
私たちテクニケーションでは、案件選択制を導入しており、エンジニアが自身のキャリアや興味に合わせて適した案件を選べる環境を整えています。また、チーム制でベテランエンジニアのサポートを受けながら、多様なスキルを実務で活かしやすい環境です。
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