データサイエンスにおけるRとPythonの徹底比較：特徴・強み・使い分けのポイント

データサイエンスとは

データセットを扱う際には、記述統計の詳細な探索、統計的検定、グラフ描画関数など、さまざまな統計関数を適用していきます。データサイエンスとは、分析的に複雑な問題を解決するために、アルゴリズム開発・データ推論・テクノロジーを横断して取り組む学際的な分野です。そして、その中心にあるのは常に「データ」そのものです。

Pythonの場合、Pandasは代表的なデータ分析ライブラリの一つで、ExcelスプレッドシートやCSVファイル、その他さまざまなデータソースからデータを読み込む際に活用されます。

R言語について

概要

Rはオープンソースのプログラミング言語です。ユーザーフレンドリーな環境を提供し、データ分析・統計処理・グラフィカルなモデリングを効率的に行えることから、高い人気を誇ります。開発当初は学術・研究分野限定で使われていましたが、現在では企業の世界でも広く採用されており、ビジネス分野で最も成長の速い統計言語の一つとなっています。

データサイエンスにおける強み

Rの大きな魅力は、巨大で活発なコミュニティの存在です。メーリングリスト、ユーザー投稿によるドキュメント、非常に活発なStack Overflowグループなどを通じて手厚いサポートを受けられます。また、CRANは厳選されたRパッケージの巨大なリポジトリであり、誰でも簡単にパッケージを公開・貢献できます。CRANはRの関数やデータセットのコレクションでもあり、最新の手法や機能をすべてゼロから開発することなく、すぐに利用できる点が大きなメリットです。

機能性

Rにはデータ分析向けの組み込み関数が数多く用意されています。R言語は本来、統計解析とデータ分析を目的として設計されたため、分析関連の研究開発に不可欠なツールが標準で多数搭載されているのが特長です。

主な応用分野：データ可視化

データ分析において、可視化は極めて重要な工程です。Rはggplot2、ggvis、latticeなど、高品質なグラフ作成を支援するパッケージを豊富に備えており、視覚的な分析を容易に実装できます。

パッケージの豊富さ

Rにはデータサイエンス関連のアプリケーションを実装するためのパッケージが多数存在します。この膨大なパッケージ群こそが、Rを最もリソースに富んだ万能な言語の一つにしている理由です。

Rを使うべき場面

データ分析タスクがスタンドアロン環境での計算や、個別サーバー上での分析を必要とする場合には、Rが適しています。探索的なデータ分析に特に強く、あらゆる種類のデータ分析に対応でき、問題に対する大規模なソリューションを構築できます。

応用

R言語は、主にデータサイエンス環境において活用されています。

Pythonについて

概要

Pythonは非常に柔軟なプログラミング言語で、新しいアイデアを素早く形にするのに適しており、読みやすさとシンプルさを重視した設計が特長です。データサイエンスに関連するさまざまな分野のタスクに対応できるパッケージが数多く提供されています。

データサイエンスにおける強み

データセット内の外れ値（異常値）の検出というタスクであれば、PythonとRのどちらも優れた選択肢です。ただし、データセットのアップロードや外れ値検出をWebサービスとして提供したい場合には、Pythonの方が適しています。

機能性

Pythonは汎用プログラミング言語であるため、データ分析に必要な機能のほとんどが利用可能です。汎用性の高さが、幅広い用途に対応できる理由となっています。

主な応用分野：深層学習

PythonはLasagne、Caffe、Keras、MxNet、OpenNN、TensorFlowといった深層学習フレームワークのパッケージも提供しています。これらを活用すれば、深層ニューラルネットワークを他の言語よりもはるかに簡単に構築できます。

パッケージの豊富さ

PythonにもPandasやScikit-learnをはじめとする充実したデータ分析パッケージが揃っており、分析の目的達成を非常に容易にしてくれます。

Pythonを使うべき場面

データ分析タスクをWebアプリケーションと統合する必要がある場合や、統計処理のコードを本番データベースに組み込む必要がある場合には、Pythonが最適です。本番環境向けのアルゴリズムを実装するためのツールとして、非常に高い人気を誇ります。

応用分野

Pythonは以下のような、非常に幅広い分野で活用されています。

• コンピュータビジョンの実装（顔検出・色検出などの機能）
• ゲーム開発
• 機械学習の実現（コンピュータに学習能力を与える）
• Webサイトの構築
• ロボティクスの実現
• スクリプト処理の自動化
• Webブラウザ操作の自動化
• 科学技術計算
• データ分析
• Webスクレイピング（Webサイトからのデータ収集）
• 人工知能（AI）の構築

まとめ：RとPythonの使い分け

統計解析や探索的データ分析、高度な可視化が中心となる業務にはRが向いています。一方、Webサービスとの連携や本番環境への組み込み、機械学習・AI開発まで視野に入れるならPythonが有力な選択肢となります。両者は競合関係ではなく補完関係にあるため、プロジェクトの目的や環境に応じて最適な言語を選ぶことが、データサイエンス成功の鍵と言えるでしょう。