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言語とは？概要とできること

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。マルチパラダイムでオブジェクト指向にも対応しているインタプリタ型の言語であり、正式な名称は「GNU R」ですが、日本語ではR言語またはRと呼ばれています。

近年ではデータサイエンスやAI開発にも活用されており、需要が高く将来性の高い分野で活用できる技術といえます。オープンソースのフリーソフトウェアであり、誰でも利用できる点も特徴です。

今後のキャリア形成に向けて、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、統計計算やその結果のグラフィックス（グラフ化して表示）などの用途で利用されています。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。

それ以外にもExcelの計算式や関数の処理を効率的、正確に行える場合もあり、データの整理や加工にも用います。データ解析の前段階となる前処理やデータクレンジングも用途の一つです。

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Webなど画面操作を行う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言語の重要な概念と4つの特徴

R言語を知るうえで、知っておくべき重要な概念がベクトルです。

ベクトルとR言語のプログラミング言語としての特徴について説明します。

重要な概念「ベクトル」

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。

このベクトルは数学で扱うベクトルとは異なり、構造を持ったデータ集合を意味します。このベクトルを扱うための仕組みを持っているため、R言語は統計学的な処理に適しているのです。

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言語の4つの特徴

R言語は一般的なJavaやC言語などのように、システム開発やパッケージソフトウェア開発には用いられることがない言語です。統計解析とその結果表示に特化しているためです。

以下にR言語にみられる特徴を紹介します。

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統計解析に特化したプログラミング言語です。統計処理とその結果表示が主にできることです。

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る汎用的なプログラミング言語が多いですが、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。例えば、平均や分散、重回帰分析などの各種の分析手法をプログラム上で容易に実現できます。

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：複数のOSをサポート

R言語はWindowsやmacOS、Linuxなど複数のOSでの動作をサポートしています。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、無料で使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、基本的に誰でも無料で使ってよく、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言語のインタフェースと開発環境

R言語の習得を目指す場合には、自分のPC上に環境を構築して実際に動作を試してみる実践的な学習が有力な方法となります。

本項では、R言語への入門編として、実行時のインタフェースや実行環境および開発環境の構築について紹介します。

R言語の実行時のインタフェース

R言語の標準環境ではCUI（コマンドライン）から命令を入力します。その結果はコマンドラインへの出力、グラフ出力、各種のロード状態を表示するウィンドウなどで確認することができます。

これに加えて、RStudioなどの統合開発環境を導入することでより利用しやすいインタフェースが提供されます。

R言語の実行環境インストール

R言語はオープンソースのフリーソフトのため、実行環境はインターネット上などで配布されています。CRANの場合は、こちらからダウンロードページに進みます。

自分の環境にあったバイナリファイルをダウンロードし、アナウンスにしたがってインストールしましょう。

R言語のプログラムエディタ

R言語には便利な統合開発環境・ツールであるRStudioが提供されており、プログラムのエディタおよび開発環境として利用することが一般的です。RStudioはposit社が配布しており、ダウンロードして利用するデスクトップ版とクラウド上で利用するクラウド版が存在します。

なお、R言語は通常のテキストエディタなどでもプログラム作成可能です。

CRANの活用

R言語を扱ううえで外せないのがCRANの活用です。CRANはR言語のパッケージ（ライブラリ）を公開・提供しているサイトで、R言語を利用する人は掲載されているパッケージを利用することができます。品質の高いよく利用する処理が提供されていますので、効率的な開発に役立ちます。また、パッケージで配布されているプログラムの内容は、R言語開発者にとって非常によい学習サンプルとなります。

R言語を活用できるエンジニアのニーズや年収とは

R言語を活用するエンジニアはどんな職種として、どんなシーンで活躍しているのでしょうか。また、その需要と年収事情も、これからR言語の習得を目指す方にとっては気になるところです。

以下では、R言語を利用するエンジニア職種、R言語を使うエンジニアへの転職時のポイント、R言語エンジニアの年収事情について紹介します。

R言語を活用するエンジニアの職種

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、珍しいところでは機械学習エンジニアやディープラーニング技術者などの求人もあります。

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言語エンジニアの転職の際のポイント

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

厚生労働省の職業情報提供サイトjobtagによると、R言語を活用するエンジニア職種「データサイエンティスト」「データエンジニア」「AIエンジニア」の平均年収は554.3万円、558.3万円、558.3万円でした。また、いずれの職種でもスキルレベルの向上により収入は高まる傾向にあり、実態は650万円前後と想定できます。

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。

R言語を使うデータサイエンティストの4つのスキル

R言語を活用できるエンジニア職種の代表例といえるのがデータサイエンティストです。データサイエンティストとして活躍する場合に必要となるスキル、目指す際に身につけたいスキルを紹介します。

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言語を活用するエンジニアに有用な資格

R言語を活用するデータサイエンティストなどのエンジニアにとって有用な資格を紹介します。

R言語をもちいて活躍する際に資格の取得は必須ではありません。しかし、統計やITに関するスキルと知識を証明する上で、資格の保有は有効な手段です。

R言語に直接関係する資格はない

2024年8月時点では、R言語に直接関係する著名な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。

資格とは直接関係ありませんが、オープンな学習コースとしてはGoogle社の「Rプログラミングによるデータ分析」が挙げられます。

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

R言語に直接関連した著名な資格はありません。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存在しています。

以下に、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ます。

• 1：統計検定
• 2：データベーススペシャリスト試験
• 3：G検定・E資格
• 4：ITストラテジスト試験
• 5：OSS-DB技術者認定資格
• 6：ORACLE MASTER

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段階のレベル別試験と統計調査士、専門統計調査士、データサイエンス基礎、データサイエンス発展、データサイエンスエキスパート向けの試験を提供しています。

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。

出典：統計検定：Japan Statistical Society Certificate

参照：https://www.toukei-kentei.jp/

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 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/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。

出典：資格試験について - 一般社団法人日本ディープラーニング協会【公式】

参照：https://www.jdla.org/certificate/

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 | 試験情報 | IPA 独立行政法人 情報処理推進機構

参照：https://www.ipa.go.jp/shiken/kubun/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。

出典：DBスペシャリストを認定する資格 OSS-DB技術者認定試験

参照：https://oss-db.jp/

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」「Platinum」の4段階があり、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、エキスパート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。

出典：ORACLE MASTER Portal - be an ORACLE MASTER - | オラクル認定資格制度 | Oracle University

参照：https://www.oracle.com/jp/education/certification/index-172250-ja.html

R言語についてのよくある質問

R言語について、よくある質問とその回答を集めました。

R言語の習得およびR言語を活用するエンジニアへのキャリアパスを検討する際の参考としてください。

R言語はどのような用途で使われるプログラミング言語ですか？

主に統計解析処理に利用されます。また、機械学習にも利用されるため、利用分野は限られているものの特別なニーズを持った言語といえます。

R言語を用いるエンジニアはどんな職種で活躍していますか？

R言語はデータの解析を行う統計処理や機械学習で利用できるため、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データエンジニアなどの職種が活躍の場となります。

R言語エンジニアに役立つ資格はなんですか？

R言語に直接関係する著名な資格はありません。関連する分野の資格として、統計検定、ITストラテジスト、データベーススペシャリスト、G検定・E資格などが挙げられます。

R言語を活用して活躍しよう

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必要です。

技術者数が少なく、データサイエンティストなどの有望な職種で活用できる言語のため、ぜひ習得してキャリア形成にお役立てください。

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