R言語とはどんなプログラミング言語？4つの特徴についても紹介

「R言語ってどんなプログラミング言語？」
「R言語にはどんな特徴がある？」
「R言語を扱うエンジニアになるために必要な資格はあるの？」

このように、プログラミング言語のR言語について興味を持っているという人もいるのではないでしょうか。

本記事では、R言語の特徴やR言語でできることなどを紹介しています。この記事を読むことで、R言語がどのような言語なのか把握できるでしょう。

また、データサイエンティストを目指す際に身につけたいスキルや、R言語を活用するエンジニアにおすすめの資格なども紹介しているため、R言語を学んでデータサイエンティストになりたい人も参考になるでしょう。

R言語についてくわしく知りたい人は、ぜひこの記事をチェックしてみてはいかがでしょうか。

R言語について

R言語とは、主に統計やデータ解析などの分野で活用されているプログラミング言語です。近年ではデータサイエンスやAI開発にも活用されていることから、R言語に興味を持っているという人も多いでしょう。

本記事ではR言語について解説していきます。

R言語でできること

R言語でできることとしては、機械学習や統計解析、データ解析、マーケティングなどがあります。R言語はもともと統計処理に特化した言語として開発されたという歴史を持っています。

そのため、現在でも一般的なプログラミング言語のような開発に用いられるのではなく、統計計算やグラフィックスなどの分野で利用されているのが特徴です。データサイエンティストやデータアナリストなどの職種にとっては必須の言語だと言えるでしょう。

比較されがちなPythonとの違い

R言語と比較される言語としては、同じようにAI開発に用いられるPythonが有名です。しかしR言語が主に統計解析やデータの可視化などに用いられるのに対して、Pythonは機械学習やディープラーニングによく用いられるという違いがあります。

また、R言語はシステム開発などに利用できないのに対して、PythonはWebアプリケーションや業務用システムなどさまざまな開発に利用できる汎用性の高い言語となっています。そのため、それぞれの活用範囲などを理解した上で学ぶ必要があると言えるでしょう。

R言語の基礎について

R言語を学ぶ上で押さえておかなければいけない基礎として「ベクトル」があります。R言語はベクトル処理が実行できる言語であり、数字の列をベクトルとして扱っています。

R言語では数字やデータの関連性を見出すための手法としてベクトル化を行うため、膨大な量のデータであってもある程度まとめて処理することが可能です。そのため、大規模なニューラルネットワークも効率的に処理できるという強みがあります。

R言語にみられる4つの特徴

R言語は一般的なJavaやC言語などのように、システムやソフトウェア開発には用いられることがない言語です。それではR言語には具体的にどのような特徴があるのでしょうか。

ここではR言語にみられる特徴を紹介していくため、R言語を学ぶ上での参考にしてみてください。

1：統計解析に特化した言語

R言語はもともと統計を目的として開発された言語であることから、統計解析に特化したプログラミング言語です。

現在メジャーな言語はアプリケーション開発やシステム開発などあらゆる分野の開発に用いられていますが、R言語は統計解析のみに特化しているという特徴があります。

R言語にもオブジェクト指向型言語という特徴はありますが、同じオブジェクト指向言語であるJavaなどのような汎用性は持っていないという点は押さえておきましょう。

2：OSを問わず使える

R言語はWindowsやmacOS、Linux、UNIXなどOSを問わずに開発することができるプログラミング言語です。OSに依存せずに利用できるということは、さまざまなシーンで利用できるという意味でもあります。

このようにマルチプラットフォームで動作できることも、R言語の特徴だと言えるでしょう。

3：ソースコードが単純である

R言語はAI開発やデータサイエンスなどの分野に用いられることが多いため、R言語でのプログラミングにも難しそうなイメージを持っているという人も多いでしょう。しかしR言語はソースコード自体はシンプルで単純な言語です。

コードが単純ということは、初心者であっても習得しやすい言語だということにもなります。ただし、R言語を活用するには統計や数学の知識が必要となるため、使いこなすには難易度が高いという点も押さえておきましょう。

4：オープンソースである

R言語はオープンソースの言語となっているため、無料で利用することができます。オープンソースとはソースコードが公開されており、誰でも無料で利用でき、改良や再配布ができるソフトウェアを指す言葉です。

R言語は誰でも無料かつ同じように作業環境を整えて開発を行えるという特徴を持っているため、はじめてプログラミングを学ぶ人にとっても学びやすい言語だと言えるでしょう。

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R言語を活用できるエンジニアのニーズ

R言語を活用できるエンジニアは、データサイエンティストやAIエンジニアなどの職種にニーズがあります。また、プレイングマネージャーやディープラーニング技術者など珍しい職種の求人もあります。

ただし、R言語の求人は言語の選択肢としてPythonも含まれているケースがほとんどであるため、R言語のみに特化したニーズはあまりないと言えるでしょう。

R言語を活用するエンジニアが転職の際に押さえておきたいこと

R言語は統計解析のみに特化した言語であるため、R言語しか扱えない場合は対応できる仕事の範囲も限られてしまいます。そのため、転職を行う際にはR言語以外にもPythonなどの他のプログラミング言語を習得しておくようにしましょう。

また、R言語を活用するためには統計データ処理に必要な統計や数学の知識も必要になるため、あわせて押さえておきましょう。

R言語を活用するエンジニアの年収

企業の規模や勤務地などによっても異なりますが、R言語を活用できるエンジニアの年収は650万円ほどとなっています。

日本の平均賃金と比較しても上位に位置していることから、R言語を扱えるエンジニアは高い収入を得られるケースが多いと言えるでしょう。

データサイエンティストを目指す際身につけたい4つのスキル

R言語を活用できるエンジニアであれば、データサイエンティストに転職することも視野に入ります。このようにR言語と関りが深いと言えるデータサイエンティストですが、どのようなスキルがあると強みになるのでしょうか。

ここではデータサイエンティストを目指す際に身につけたいスキルを紹介していきます。

1：統計学や数学に関するスキル

データ分析を行うためには大学レベルの統計学や数学の知識が必要になります。そのため、データサイエンティストを目指すのであれば統計学や確率、微分積分、行列といったスキルを身につけておきましょう。

最低でも高校卒業レベルの知識が必要とされるため、統計学や数学について不安がある場合は改めて勉強する必要があるでしょう。

2：ビジネススキル

ビジネススキルとは、ビジネスに関する理解やプレゼンテーションスキルなどを指します。データサイエンティストの業務はデータ分析の結果をビジネスに活かすことであるため、クライアントのビジネスに対する理解が必須です。

また、最終的にはクライアントに対して分析結果をプレゼンすることも多いため、このようなビジネススキルがあるとデータサイエンティストとしての業務に役立つでしょう。

3：データマイニングのスキル

データマイニングとは、データの中から有益なデータを見つけ出す手法のことで、分析手法を駆使することで大量のデータに含まれているパターンを抽出するためのプロセスを指します。

データマイニング手法にはさまざまな種類があり、目的によって適した手法は異なっています。そのため、データサイエンティストとしてデータ分析を行うためには、データマイニングの手法について理解し、活用するスキルが必要になるでしょう。

4：ロジカルシンキング

ロジカルシンキングとは、物事を体系的に整理して筋道を立てて思考する能力のことです。データサイエンティストはデータ分析によってビジネス課題の解決へとつなげることが仕事となるため、物事の結論を論理的に導き出せるロジカルシンキングが必要とされるでしょう。

ロジカルシンキングのスキルがない場合、その結論に至った理由を説明できないため、クライアントに納得してもらうことができなくなってしまうでしょう。

R言語に直接関係する資格はない

現時点ではR言語に直接関係する資格は存在しません。しかし統計やデータ分析などデータサイエンティストに役立つ資格などは存在します。そのため、R言語を扱うエンジニアとして活躍するには、データサイエンティストに関連した資格を取得すると良いでしょう。

R言語を活用するエンジニアにおすすめしたい6つの資格

前述のとおり、R言語に直接関連した資格はありません。しかしR言語を学んだ先のデータサイエンティストに役立つ資格はあるため、資格を取得するのがおすすめです。

ここでは最後に、R言語を活用するエンジニアにおすすめしたい資格を紹介していきます。

1：統計検定

統計検定は統計に関する知識や活用力を測る資格です。一般財団法人「統計質保証推進協会」が実施している検定試験で、4級から準1級、1級までの5段階の種別にわかれています。

データサイエンティストを目指すのであれば、統計学の活用力を測る準1級の取得を目指すのがおすすめです。

2：データベーススペシャリスト試験

データベーススペシャリスト試験とは、データベースの専門知識やスキルを証明できる国家資格です。IPAが実施している情報処理技術者試験の試験区分の一つで、特に難易度の高い高度試験に含まれる試験です。

データベースを扱うスペシャリストであることを証明できる試験となっているため、ビッグデータを扱うデータサイエンティストを目指す人におすすめだと言えるでしょう。

出典：データベーススペシャリスト試験(DB)｜IPA
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/db.html

3：G検定・E資格

G検定・E資格とは、一般社団法人「日本ディープラーニング協会」が認定しているディープラーニングに関連した資格です。

G検定はディープラーニングに関する知識を事業活用できるジェネラリスト向けの資格、E資格はディープラーニングを実装するエンジニア向けの資格となっています。そのため、目指す方向性に合わせて取得を目指すと良いでしょう。

4：ITストラテジスト試験

ITストラテジスト試験とは、経営戦略に基づいたIT戦略を策定するスキルを証明できる国家資格です。情報処理技術者試験の試験区分の一つで、この試験も高度試験に含まれています。

ITストラテジスト試験はITコンサルタントなどにおすすめの資格となっているため、キャリアアップを目指すエンジニアにおすすめです。

出典：ITストラテジスト試験(ST)｜IPA
参照：https://www.jitec.ipa.go.jp/1_11seido/st.html

5：OSS-DB技術者認定資格

OSS-DB技術者認定試験とは、オープンソースのデータベースシステムに関する資格です。LPI-Japanが実施している資格試験で、PostgreSQLを基準とした設計、開発、導入、運用などのスキルを認定するものです。

OSS-DB技術者認定試験にはSilverとGoldの2種類があり、それぞれITSSのレベル2、レベル3相当とされているため、前述のデータベーススペシャリスト試験の取得を目指す場合は先にOSS-DB技術者認定試験を取得するのがおすすめです。

6：ORACLE MASTER

ORACLE MASTERとは、オラクルデータベースの管理スキルを認定する資格です。日本オラクル社が認定しているベンダー資格で、取得することでデータベースを扱うエンジニアに必要なスキルを証明できます。

認定パスには「Bronze」「Silver」「Gold」の3種類があり、それぞれITエンジニア向け、データベース運用担当者向け、データベース管理者向けのレベルとなっています。データベースを専門的に扱うエンジニアであれば、Silver以上の取得を目指すのがおすすめです。

R言語に関する知識を深めよう

R言語は統計解析に特化した言語で、近年ではAI開発などの分野で注目されています。コードの習得自体は比較的簡単ですが、活用するには統計や数学などの専門的なスキルも求められるでしょう。

ぜひ本記事で紹介したR言語の特徴やデータサイエンティストを目指す際に身につけたいスキル、R言語を活用するエンジニアにおすすめしたい資格などを参考に、役立つスキルを身につけてR言語を活用できるエンジニアを目指してみてはいかがでしょうか。

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