データサイエンティストが使うプログラミング言語5選

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データサイエンスで必要なプログラミング言語5選

データサイエンスの分野で使われるプログラミング言語を5つ挙げると以下の通り。

SQL
Python
R
Julia
C++ または Go

１．SQL

SQLはデータベースからデータを取ってきたり加工したりと、必ず使うことになる。データベースと関わらないわけにはいかないので、SQLは必須ということになる。データサイエンスというとどうしてもPythonやRにフォーカスされがちだが、SQLを忘れてはいけない。しかしSQLは覚えるべき項目が通常のプログラミング言語に比べそれほど多くないため、習得にはあまり苦戦しないだろう。

２．Python

データサイエンスといえばPythonという気がするが、機械学習、特に深層学習を使う場合にはPythonが必須となる。
その他のデータ分析については、PythonではなくともRが使えれば何とかなる場面も多い。実際、PythonとRにはそれぞれ得意・不得意があるため、両方使えるにこしたことはない。
しかしネットに転がっている情報の豊富さという点ではPythonは頭一つ抜けている。情報が容易に得られるということもあり、二十代など若い人は、Rを学ぶことなくPythonだけを学習していることが多い。

３．R

10年前くらいまでは、データ分析・統計解析ならRという感じで、広く使われていた。現在でも三十代後半以降くらいの人達は、学生のころから使っていて慣れているから、などの理由で根強い人気がある。大学の授業でも広く一般に使われている。Rは大学教員のほか、医療・製薬などのメディカル分野ではデータ分析のファーストチョイスとして定着している印象だ。

４．Julia

Juliaは最近注目されているが、Pythonのようにシンプルに書けてC言語のように実行速度が速い、というのが言語のキャッチコピーになっている。もともとは一部の数値計算屋が好んで使っていた言語である。現代版Matlabとでもいうべきだろうか。

データサイエンス関連の書籍でもサンプルコードがJuliaで書かれているものが少しずつだが出てきている。しかし現状だとJuliaが使用されているのは、大学教員などアカデミックな人達か、データサイエンティストの中でも研究職に近い人達が中心だろう。まずはSQL, Python, Rを学び、その後で必要に応じてJuliaを学習すると良いだろう。今後はJulia製のライブラリやフレームワークが充実してくると、広く普及する可能性がある。

５．C++ または Go

Pythonはライブラリの中はC言語になっていたりするので気にならないが、自分でforループを書いた部分はどうしても実行速度が遅い。そこで高速に処理すべき箇所については速い言語を使う、という対応が一部の現場では今でも行われており、Pythonに加えてC++やGoも使える人のニーズがある。
C++もGoも静的型付け言語で実行速度が速いが、Goのほうがモダンな書き方ができて習得難易度も低めだから、という理由で最近はGoが使われるようになってきている。しかしSQL, Python, Rに比べると習得の優先順位は低いだろう。

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