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R言語ってどんな言語?転職で活かせる?特徴やできることについて徹底解説!

統計分析やデータ分析の分野において注目されているR言語。エンジニアとして働いている人の中には、R言語の存在は知っていても、詳しくは知らないという方も多いでしょう。そこで本記事では、R言語でできることや、メリットとデメリットについて解説していきます。「転職で活かせるのか?」や実際の求人についても触れていますので、ぜひ参考にしてください。

R言語とは?

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R言語は1995年に海外で開発された、「統計分析」や「データ分析」を得意とするプログラミング言語

まずは、R言語の特徴やできることについて解説していきます。

 

R言語の特徴

 

R言語の大きな特徴は、データの解析や処理などを、他の言語よりも簡単に行える点です。

R言語には統計分析やデータ分析に役立つ機能・ライブラリが豊富に用意されています。

より効率的にR言語を活用するためには統計学の知識が必要な場面が多いものの、データ処理やグラフ作成などが簡単に行えるのです。

近年はデータサイエンスやビッグデータ解析の需要増加に伴い、R言語の注目度も上がっています。

 

R言語でできること

 

R言語でできることとして、以下が挙げられます。

・統計分析 ・データ分析 ・機械学習

R言語は、主に統計分析やデータ分析などの場面で利用されることが多いです。

実際に世界的に有名な企業である「Google」や「Facebook」も、R言語を使ったデータ解析を行っています。

また、統計分析を活かした機械学習も可能です。

データ分析や機械学習という言葉から、「Pythonとほぼ同じ言語なのでは?」と思う方もいるでしょう。

しかしR言語とPythonには明確な違いがあり、その違いについては後述します。

 

R言語の需要と将来性

 

R言語は、統計データ処理のスキルとあわせることで今後も高い需要が見込めるでしょう。

その背景にあるのはビッグデータの普及です。

スマートフォンの普及、IoTサービスの台頭によってビッグデータの活用はビジネスの課題解決をしたいと考えるさまざまな分野で広まっています。

企業は統計分析やデータ分析のスペシャリストを求めており、R言語を扱える人材は不足していると言えるのです。

プログラミング言語は新しいものが普及することも考えられるため、R言語自体の将来性というよりも、統計データ処理のスキルを身に付け、磨くことで将来性の高い人材になれる可能性が高まると考えられます。

 

 

R言語のメリット

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R言語のメリットとして、以下3つが挙げられます。

・他の言語よりも簡単にデータ分析できる ・無料かつほとんどのOSで利用可能 ・文法やコードがシンプル

それぞれ、詳しく見ていきましょう。

 

他の言語よりも簡単にデータ分析できる

 

R言語を使えば、他の言語よりも簡単に統計解析やデータ分析ができます。

なぜなら、R言語にはデータ分析を行うための関数や機能が、豊富に用意されているからです。

便利な機能の例として、グラフ作成機能が挙げられます。

R言語のグラフ作成機能を使えば、解析したデータから棒グラフや円グラフ、折れ線グラフなどの作成が可能です。

さらに、作成したグラフを画像(JPEG、PNG)やPDF形式で保存できる機能も用意されています。

上記以外にも豊富なパッケージ(ライブラリ)が用意されているため、R言語を使うことで統計解析やデータ分析が容易になるでしょう。

 

無料かつほとんどのOSで利用可能

 

R言語はオープンソースソフトウェア(OSS)なので、無料で利用できます。

また、WindowsやMac、LinuxなどのOSで動作するため、ほとんどのOSで利用できると言っても過言ではありません。

R言語の開発環境として有名な「RStudio」についても、無料で利用できる点が魅力です。

 

文法やコードがシンプル

 

R言語は、文法やコードがシンプルという点でも人気を集めている言語です。

実際に「異なる2つのデータからグラフを作成する」という命令を記述する際、Pythonでは5行以上の記述を必要とする一方で、R言語は1行のみで完結するというケースもあります。

コードがシンプルなため習得しやすく、学習の手間や時間を抑えることも可能です。

 

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R言語のデメリット

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データ分析などの分野に強いR言語ですが、以下のようなデメリットがあるのも事実です。

・汎用性が低い ・統計学の知識が必要 ・日本語のリファレンスが少ない

ひとつずつ解説していきます。

 

汎用性が低い

 

R言語は他の言語と比べて、汎用性が低い言語だと言えます。

R言語は統計分析やデータ分析に特化している反面、アプリケーションやWebシステムなどの開発ができないのです。

アプリケーションやWebシステムの開発にも興味がある方は、JavaやPythonなどの汎用性が高い言語もあわせて学ぶことをおすすめします。

 

統計学の知識が必要

 

R言語のエンジニアとして働く場合、統計分析やデータ分析などを行う「データサイエンティスト」として採用されることがほとんどです。

そのため、R言語を扱うためには統計学の知識が欠かせません。

たしかに、R言語にはデータ分析を行うための機能が豊富に用意されていますが、統計学を理解していないとそれらを最大限に活かすのは難しいでしょう。

 

日本語のリファレンスが少ない

 

R言語は、もともと海外で開発された言語のため、日本語のリファレンスが少ないです。

そのため、R言語の使い方などがわからない場合は、英語のリファレンスや海外のサイトから情報収集しなければなりません。

よって英語が苦手な方は、R言語の習得に苦労する可能性が高いです。

 

R言語とPythonとの違い

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R言語と特徴が似ている言語である、Python。

Pythonも、データ分析やAI開発に利用される機会が多いため「R言語とPythonって何が違うの?」と感じる方も多いでしょう。

R言語とPythonは、データ分析やAI開発に利用されるという点では似ていますが、以下のような違いがあります。

【R言語とPythonとの違い】 ・R言語のほうが統計やデータ分析、グラフ作成が容易 ・Pythonのほうが汎用性が高く、Webシステムなどの開発が可能 ・Pythonのほうが機械学習・ディープラーニングに関するライブラリが豊富。

 

未経験者に向いているのはRとPythonどっち?

 

データ分析を行ったりグラフを作成する際は、Pythonで記述するよりもR言語のほうが短い記述ですむケースが多く、簡単な統計解析はRの方が向いています。

そのため、統計・データ分析に特化したエンジニアになりたいなら、R言語の習得をおすすめします。

しかしPythonよりも汎用性の面で劣ってしまうため、データ分析だけではなくWebシステムの開発などに興味のある方は、Pythonを習得したほうが良いでしょう。

また、情報量の多さではPythonに軍配が上がります。

難易度ではPythonの方が低く習得しやすいといわれますが、R言語は統計学者が開発したプログラミング言語なためコード自体の難易度は高くありません。

他プログラミング言語の経験があれば、文法などは習得しやすいでしょう。

 

 

R言語は転職に活かせるのか?

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統計分析やデータ分析の需要の高まりから転職でも有利に

 

AIやITサービスの発展により、R言語は転職においても十分に活かせるスキルだと言えます。

たとえばインターネットショッピングサイトを運営する際も、顧客データや購買データなどをもとに、より売上を向上させられるようデータ分析を行う必要があります。

上記の例以外にも、データ分析は金融や医療など、さまざまな業界から必要とされているスキルなのです。

またR言語のスキルがあれば、機械学習に関する業務に携われる機会もあるでしょう。

そのためデータアナリストやデータサイエンティスト、AIエンジニアへの転職を考えているなら、R言語のスキルが活かせます。

さらに市場価値の高いエンジニアとして活躍したいなら、汎用性が高いJavaやPythonなどの言語も習得しておくと良いでしょう。

 

資格の取得もおすすめ

 

R言語を使った実務に関連する資格が役立つこともあります。

例えばITエンジニアとしての基本的な知識を証明できるのが「基本情報技術者試験」「応用情報技術者試験」です。

R言語の仕事に深く関わるデータベーススキルには「データベーススペシャリスト試験」が適しているでしょう。

また、統計学を扱ううえで「統計検定」も役に立ちます。

 

実際の求人例と弊社の保有求人をご紹介

  R言語を用いるポジションは主にデータサイエンティストやAIエンジニアです。 今回は実際の求人例弊社の保有求人をご紹介しますので、参考にしてください。  

【業界】 コンサルティング・システムインテグレーター 【職務内容】 機械学習エンジニア業務をお任せ致します。これまでのコーディング経験を活かしてデータサイエンティスト・機械学習エンジニアとしてキャリア形成していただけます。 <具体的には> 今までのご経験に応じて下記の業務に携わっていただきます。 ①自社サービス -機械学習、AIを用いた各種サービス ②データサイエンティスト領域 -データマイニング:データ抽出・抽出・分析 -データベース・マーケティング:戦略立案、企画・運営                -データ可視化:基盤構築、KPI設定、BI化 ③機械学習エンジニア領域 -業務改善:業務分析、自動化 -コーディング業務:各種モデルの検討、開発、チューニング 【必要業務経験】 (必須経験) ・R、Pythonの経験・PG/SE、何らかのプログラミングの経験 ・機械学習、ディープラーニングの経験 (歓迎経験) ・SQL、Big Query、Red Shift等を使ったDBからのデータ抽出経験 ・SPSS、SAS、R、Python等データ分析 ・レポーティング経験・SQL、Python、R言語での開発経験 ・マーケティングリサーチ、市場調査などの業務経験 ・統計や機械学習関する知識 【想定年収】 300~700万円 【キャリアアドバイザーからの一言】 R言語は高度なデータ分析を可能にする言語で、扱える方も少ない言語です。 希少価値が高いため、R言語を扱えるデータサイエンティストやAIエンジニアは年収が高いことが特徴です。実際に、言語別の平均年収ランキングでは一位を獲得しています。
 

データサイエンティストの求人一覧はこちら

AI・機械学習エンジニアの求人一覧はこちら

R言語のスキルを活かして転職する方法

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続いてR言語のスキルを活かして転職する、またはR言語のエンジニアになる方法を2つ紹介します。

 

転職サイトを利用する

 

R言語のスキルを活かして転職する方法、1つ目は転職サイトを利用する方法です。

求人を検索する際に、「R言語」や「データサイエンティスト」などのキーワードを入力することで、R言語を活かせる企業を探せます。

ただし、転職サイトによっては該当する求人が少ない可能性もあるため、IT業界やエンジニア職に特化した転職サイトを利用しましょう。

 

転職エージェントに相談する

 

R言語のスキルを活かして転職する方法、2つ目は転職エージェントに相談する方法です。

R言語の求人数は、JavaやPythonと比べるとまだまだ少ない傾向にあるため、自力でマッチする企業を見つけるのは難しいでしょう。

転職エージェントに相談すれば、業界に詳しいアドバイザーが、あなたの希望や経験に合った求人を探してくれます。

企業とのやり取り(日程調整など)も代行してくれるため、普段の仕事やR言語の勉強で忙しい方にとっては、強い味方となるでしょう。

 

まとめ

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R言語は「統計分析」や「データ分析」に強いプログラミング言語であり、データ分析に関する機能やパッケージが豊富です。

AIやITサービスの発展に伴い、統計分析やデータ分析の需要が高まっているため、R言語は転職にも活かせる言語だと言えるでしょう。

「R言語を習得して転職したい」と考えている方は、ぜひ一度転職エージェントに相談されてみてはいかがでしょうか。

転職エージェントに相談すれば、丁寧なヒアリングから、あなたに合ったキャリアプランを一緒に考えてくれるだけではなく、求人探しもサポートしてくれます。

 

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この記事の監修者

松村達哉

新卒で総合人材紹介会社に入社し、6年半の間、プレイングマネージャーとして、キャリアカウンセラーと法人企業へのコンサルタントを兼務。2011年12月にIT・インターネット業界に特化した株式会社ギークリーの立ち上げに参画し現在に至ります。カウンセリング人数は述べ4000名にのぼり、某転職サイトのキャリアカウンセラーランキングで、3位(2500名中)を獲得した実績もございます。

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