ビックデータの時代と言われ、すべてのものがスコアリングされデータで叩き出される時代になり、様々なものがデータ化されるようになってきました。
膨大なデータを集めたのは良いものの、やはり必要なのはその分析、そしてそれを情報として応用する力です。
確かにデータを集めても読み込めなかったら宝の持ち腐れですね。
R言語は、統計学をかじったことがある人ならおそらく知っているプログラミング言語だと思いますが、HTMLやCSSでウェブサイトを作ったことがある人でも統計に関わらないとなかなか使ったことはない人も多いのでは？と思われる言語です。
R言語は海外では今をときめくPythonと同様に大事なプログラミング言語ですが、特に大学や研究職において使われることが多いようです。
ビックデータの時代に、役立つスキルを身に付けたい・・という人はR言語を今一度かじってみるのも良いかもしれません。
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今回はそんなR言語をひょんなことから多少かじった文系非エンジニアが「R言語ってなあに？」というのを嚙み砕いてお届けしたいと思います。
特徴
統計学に適した言語
R言語は統計解析向けのプログラミング言語です。大学で数学部などで統計を専攻したことがある人は学んだことがある言語だと思いますが、解析処理などを比較的シンプルに記述できます。
R言語を使用するためには、コーディングのスキル以外に、基本的な統計学の知識も必要になります。R言語を学ぶのであれば、まずは、統計学の用語と概念をざっと学んでみることをお勧めします。
扱う種目は主に、ベクトル、行列、データフレーム、リスト、配列、テーブルなどがあり、一つ一つの基本的な概念はよく嚙み砕いて理解すれば難しくはありません。が、応用編になると入り組んでくるので油断は禁物ですね・・。
データ分析の可視化などが得意なので、機械学習の際にR言語を利用する場合もあるようです。（ほぼPythonが大多数らしいですが）
オープンソースである
オープンソース・フリーソフトウェアの言語ということで、無料でダウンロードが可能です。
ダウンロードをするには、R言語はこちらから、またR Studioという実際にコーディングをする開発環境はこちらから可能です。
自分の国を選んで、その後自分の環境に合うソフトをダウンロードできます。
R言語は何に役立つ？
やはり統計学・・・ですが、金融工学、機械学習、バイオインフォマティックスなど応用統計の分野で特に役に立ちます。
R言語を利用出来るだけでも強みだと思われますが、R言語と統計を極めると、将来的には『データサイエンティスト』という仕事にもつく機会があります。
機械学習にも使われる言語であれば、昨今の人工知能（AI)やビックデータ解析の流れに乗ってR言語の利用がますます増えていきそうですね。
Pythonと比べるとRの方がより学術的でシンプルだと言われています。ただ業界ではPythonのほうが普及しているのも事実です。Pythonを学びたい方は以下のUdemyのコースがおすすめです。
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R言語の勉強方法
R言語は大学で学ぶことが多い言語ですが、仕事で使うために独学が必要な方は以下の方法で学ぶことができます。
ドットインストール：様々なプログラミング言語を３分動画でコンパクトにまとめてくれているわかりやすいサイトです。R言語は無料で学ぶことができるのでありがたいです。
Udemy
Udemyの日本語コースにある『Rで始める統計基礎講座』を受講してみましたが、統計の内容もわかりやすく説明してくれるので、初心者にもおすすめです。
Coursera：アメリカの大学の授業がオンラインで受けられるサイトです。Data Scienceというコースの中にR言語もあるので、英語で学んでみたい人にはおすすめです。
まとめ
ビッグデータの時代には、データ取集だけでなく、そのデータの意味を分析し、理解し、情報として利用することができる人材も必要になってきます。
また、『数字に対する感度の高さ』も必要になってきますが、誰にでもあるスキルではありません。少しでも数字に興味があるのであれば、他者との差別化のためにも、時代のスキルとして持っておいても良いのではないでしょうか。