データサイエンスコースで学ぶプログラミング言語。Python, R, SQL, Juliaについて。

データサイエンティストとして働くためにプログラミング言語の習得は必須です。

とはいいましても、どのプログラミング言語を勉強したらいいか分からないですよね。

この記事では管理人が「大学のデータサイエンスコースで学んだプログラミング言語」を紹介します。

Python

世界中で幅広く使用されている人気のプログラミング言語です。

データの読み込み、回帰分析、ループ等の処理において、RよりもPythonの処理速度が速いことから、Pythonを好むデータサイエンティストも多いです。

Pythonは、webアプリケーションの作成・実装も可能で、汎用性が高いです。また、データの扱いに関しても、Rより簡単と言われています。

Pythonは、データクリーニング、データ解析、データ可視化に役立つライブラリーを数多く提供しています。代表的なライブラリーとして、Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learnなどがあげられます。

先進的なPythonのライブラリーには、Tensorflow, Kerans, Pytorchなどが挙げられ、例えば、Pytorchはディープラーニングを扱うために使用します。

他のプログラミング言語に比べ、Pythonは学習難易度が低く、とても扱いやすい言語です。

R

Pythonに比べ、Rは限定された目的のための解を探索するad hoc analysisやデータセットの探索に向いています。

どちらかと言えば、統計解析に特化しており、統計関連のタスクにおいて、R は非常に優れたプログラミング言語です。

ゆえに、統計学者にとても人気なプログラミング言語です。統計的にデータを詳しく解析したい場合、Rは最適な言語です。

学習難易度に関しては、簡単でないと言われており、多くの人がPythonの方が、学習が楽だと感じます。

Rの欠点をひとつ挙げるとすれば、Rが汎用性プログラミング言語ではないことです。残念ながら、Rは統計解析以外のタスクに使用されません。

CRANのオープンソースリポジトリには10,000を超えるパッケージがあり、Rは全ての統計アプリケーションに対応します。

その他のRの強みは、複雑な線形代数を処理する能力です。Rは統計解析だけでなく、ニューラルネットワークにも理想的です。

可視化ライブラリーにはggplot2が提供されています。また、RstudioなどのRベースの統合開発環境により、データベースへの接続も容易になりました。

RとMySQLを接続するRMySQLと呼ばれるパッケージも提供されており、Rはデータサイエンティストにとって理想的な分析環境と言えます。

PythonとRってそんな違いがあったんですね！

SQL

SQL(Structured Query Language)は、データサイエンティストが持たなければならない最も重要なスキルです。

SQLはリレーショナルデータベース(RDB)と呼ばれる体系化されたデータソースからデータを取得するために使用されるデータベース言語です。

データサイエンティストとして、データベースから自由にデータを抽出・加工するために、データの取得方法を知ることはとても重要です。

RDBを取り扱うシステム(RDBMS)の代表例として、MySQL、SQLite、PostgreSQLなどが挙げられます。

Julia

Juliaは2012年にオープンソースとして公表されました。高度な計算科学や数値解析に最適な比較的新しいプログラミング言語です。

特徴としてはPythonのようにシンプルでありながら、Pythonよりも計算の処理速度が速いです。

したがって、複雑な数学の問題が関係するモデルを考える必要がある場合、Juliaは最適なプログラミング言語です。

開発されてからの年数が浅いため、安定性に関していくつか問題に直面しましたが、現在では人工知能のためのプログラミング言語として広く知られています。

今後の更なる発展が期待されるプログラミング言語のひとつですので、注目しておいた方がいいかもしれません。

他にも、Java, JavaScript, Scala, MATLAB, SASなどが大事なプログラミング言語としてあげられますが、SQL+Python(もしくはR)をマスターすれば、現状、大部分のデータサイエンスの仕事はカバーできるでしょう。

まとめ

いかがでしたか。たくさんあるプログラミング言語の中から今回は４つだけに絞ってご紹介しました。以下、本記事の内容をまとめます。

わたしも勉強中の身ですので、一緒に勉強頑張りましょう！

最後まで読んでいただきありがとうございました！

参考

1)toward data science, “Programming Languages for Data Science”, Sep 25th 2019

2)upGrade blog, “Top6 Data Science Programming Languages 2021”, Jan 8th 2021