PythonとRの違い

Pythonは、空白を多用することでコードの可読性を重視する汎用のオブジェクト指向プログラミング言語です。1989年にリリースされたPythonは、習得が簡単であり、プログラマーや開発者に人気があります。実際、PythonはJavaやCに次ぐ世界で最も人気のあるプログラミング言語の1つです。

いくつかのPythonライブラリーは、次のようなデータサイエンスタスクをサポートしています。

• NumPyは大規模な次元配列の処理に適しています

• データの操作と分析に使用されるPandas

• Matplotlibはデータの可視化の構築に適しています

さらに、Pythonは大規模な機械学習の導入に特に適しています。同社の専門的なディープラーニングおよび機械学習ライブラリー・スイートには、scikit-learn、Keras、TensorFlow などのツールが含まれており、データサイエンティストはこれらを使用して、実稼働システムに直接接続できる高度なデータ・モデルを開発できます。Jupyter Notebookは、ライブPythonコード、数式、視覚化、データサイエンスの説明を含むドキュメントを簡単に共有できるオープンソースのWebアプリケーションです。

Rは、統計分析とデータの可視化に最適化されたオープンソースのプログラミング言語です。1992年に開発されたRには、複雑なデータ・モデルとデータ・レポート用のエレガントなツールを備えた豊富なエコシステムがあります。最終的には、分析用にComprehensive R Archive Network（CRAN）経由で13,000を超えるRパッケージが利用可能でした。

データサイエンスの学者や研究者の間で人気のあるRは、以下の目的に最適な幅広いライブラリーとツールを提供しています。

• データのクレンジングと準備

• 視覚化の作成

• 機械学習とディープラーニング・アルゴリズムのトレーニングと評価

Rは、統計分析、視覚化、レポート作成を簡素化するための統合開発環境（IDE）であるRStudio内で一般的に使用されます。Rアプリケーションは、Shinyを介してウェブ上で直接かつ対話的に使用できます。

2つの言語の主な違いは、データサイエンスへのアプローチにあります。どちらのオープンソース・プログラミング言語も大規模なコミュニティーによってサポートされており、ライブラリーとツールを継続的に拡張しています。しかし、Rは主に統計分析に使用されますが、Pythonはデータ・ラングリングに対するより一般的なアプローチを提供します。

Pythonは、C++やJavaと同じように多目的言語であり、学習が簡単で読みやすい構文を備えています。プログラマーはPythonを使用してデータ分析を掘り下げたり、スケーラブルな運用環境で機械学習を使用したりできます。たとえば、Pythonを使用して、モバイルAPIに顔認識機能を組み込んだり、機械学習アプリケーションを開発したりすることができます。

一方、Rは統計学者によって構築されており、統計モデルや特殊な分析に大きく依存しています。データサイエンティストは、わずか数行のコードと美しいデータの可視化によってサポートされる詳細な統計分析にRを使用します。たとえば、顧客行動分析やゲノミクス研究にRを使用する場合があります。

• データ収集： Pythonは、カンマ区切り値（CSV）ファイルからWebから取得したJSONまで、あらゆる種類のデータ形式をサポートしています。SQLテーブルをPythonコードに直接インポートすることもできます。Web開発の場合、Pythonリクエスト・ライブラリーを使用すると、Webからデータを簡単に取得してデータセットを構築できます。対照的に、RはデータアナリストがExcel、CSV、テキストファイルからデータをインポートできるように設計されています。MinitabまたはSPSS形式で構築されたファイルもRデータフレームに変えることができます。PythonはWebからデータを取得するためにはより多用途ですが、Rvestのような最新のRパッケージは基本的なWebスクレイピング用に設計されています。
  
  
• データ探索： Pythonでは、Python用のデータ分析ライブラリーであるPandasを使用してデータを探索できます。データのフィルタリング、ソート、表示を数秒で行うことができます。一方、Rは大規模なデータセットの統計分析に最適化されており、データを探索するためのさまざまなオプションを提供します。Rを使用すると、確率分布を構築し、さまざまな統計テストを適用し、標準的な機械学習およびデータマイニング手法を使用できます。
  
  
• データ・モデリング： Pythonには、数値モデリング解析用のNumpy、科学的コンピューティングと計算用のSciPy、機械学習アルゴリズム用のscikit-learnなど、データ・モデリング用の標準ライブラリーがあります。Rの特定のモデリング分析では、Rのコア機能の外にあるパッケージに依存しなければならない場合があります。しかし、Tidyverseとして知られるパッケージの特定のセットは、データのインポート、操作、視覚化、レポートを容易にします。
  
  
• データの可視化： 可視化はPythonの強みではありませんが、Matplotlibライブラリーを使用すれば、基本的なグラフやチャートを作成できます。さらに、Seabonライブラリーを使用すると、Pythonでより魅力的で有益な統計グラフィックを描画できます。しかし、Rは統計分析の成果を示すために構築されており、基本グラフィックス・モジュールを使用すると、基本的なチャートやプロットを簡単に作成できます。また、ggplot2を使用すれば、回帰線を使用した複雑な散布図など、より高度なプロットを作成することもできます。

適切な言語の選択は、状況によって異なります。ここでは、考慮すべき点をいくつかご紹介します。

• プログラミングの経験はありますか？Pythonはその読みやすい構文のおかげで、直線的でスムーズな学習曲線を備えています。初心者プログラマーにとって良い言語と考えられています。Rを使用すると、初心者は数分以内にデータ分析タスクを実行できます。しかし、Rの高度な機能は複雑であるため、専門知識を身につけるのはより難しくなっている。
  
  
• あなたの同僚は何を使っていますか？Rは、プログラミング・スキルがなくても、教育機関向け、エンジニア、科学者が使用する統計ツールです。Pythonは、幅広い業界、研究、エンジニアリングのワークフローで使用されている実稼働対応言語です。
  
  
• どんな問題を解決しようとしていますか？Rプログラミングは、データ探索や実験用の比類のないライブラリーを使用して統計学習に適しています。Pythonは、機械学習や大規模アプリケーション、特にWebアプリケーション内のデータ分析に適した選択肢です。
  
  
• チャートやグラフの重要性は？Rアプリケーションは、データを美しいグラフィックで視覚化するのに最適です。対照的に、Pythonアプリケーションはエンジニアリング環境への統合が容易です。

Microsoft Machine Learning Serverなどの多くのツールはRとPythonの両方をサポートしていることに注意してください。そのため、ほとんどの組織は両方の言語を組み合わせて使用しており、RとPythonの議論は当然のことです。実際には、初期段階のデータ分析と探索をRで行い、データ製品を出荷する際にはPythonに切り替えるかもしれません。

コンピューター・サイエンスの専門家にとって、Pythonはデータサイエンスに最適なプログラミング言語として常に際立っています。一方、Rには独自の支持者がいます。スタック・オーバーフローなどの開発コミュニティーでぜひご確認ください。PythonとRを介したデータ分析の可能性について詳しくは、以下のLearn Hubの記事をご覧ください。IBM Developer Hubで、データサイエンスの言語チュートリアルを確認することをお勧めします。

• 機械学習とは
• データ・マイニングとは
• データサイエンスの言語チュートリアル

オープンソース言語とフレームワークを使用してデータサイエンス開発を加速する方法については、IBM Watson Studioをご覧ください。