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Pythonの次に学ぶべきプログラミング言語7選
プログラミング入門者が最初に学ぶべき言語はPythonということで、これについてはコンセンサスが得られていると思う。Pythonをある程度使えるようになった人が次のステップとして習得を考える、そういうプログラミング言語を紹介していく。
- SQL
- R
- Julia
- Rust
- C++
- Go
- VBA
SQL
データサイエンティストはもちろん、仕事でデータ分析をする人であれば、SQLの習得は必須だろう。データ分析の目的でPythonを学んだ人なら、いずれSQLは必ず学習しないといけなくなる。データサイエンス関連の中途採用の歓迎スキルにもSQLがよく出てくる。
R言語
データ分析の目的でPythonを学んだ人なら、Rも使えると便利だ。PythonとRはそれぞれ得意分野が異なるので、両方使えるに越したことはない。最近だとRでできることはたいていPythonでもできるから、という人も増えているのは確かだが、依然としてPythonとRを両方使えると便利だ。Rは学者や、医療系の調査・開発の現場でよく使われている。
Julia
データサイエンスを学んでいる人が、計算を高速化したいというときに使うのがJuliaだろう。Pythonはライブラリ内部での計算はすでに高速化されているが、自分で書いたforループの部分はどうしても遅い。そこで出てくるのがJuliaである。もともと数値計算を目的に開発された言語ということもあって、現状は研究者・研究職などアカデミア寄りの人がよく使っている印象だ。
Rust
計算の高速化、およびメモリ管理等の安全性を高めたい人はRustが選択肢として出てくる。RustはC言語やC++の後継というような位置づけで、低レイヤー部分に使われる印象だが、PythonユーザーでRustを学習し始める人が増えている。仮想通貨botter（システムトレーダー）も最近ではRustを勉強し始める人が結構いるようだ。
C++
JuliaやRustと同様、計算の遅い部分はC++で書きたい、というニーズはいまだにあるだろう。C++は実行速度が速い言語の典型例であり、Pythonの遅さを補うことを目的に学ぶ人も多い。しかしC++は習得難易度が高いこともあり、最近のデータサイエンス界隈では、C++ではなく、その代わりとして後述のGo言語を学ぶ人が増えている。
Go言語
特にデータサイエンス界隈で、C++の代わりとして学ぶ人が増えているのがGoである。静的型付け言語で実行速度は早めであり、ポインタがよく出てくるので、C++に近い部分が多い。しかしGoはモダンな書き方ができるほか、習得難易度はC++に比べればそこまで高くない。数値計算というよりはWeb系のシステム開発でよく使われている言語である。
VBA
Excel作業などの自動化を目的にPython学習を始めた人なら、VBAも学んでおきたいところだろう。金融機関ではExcelをあらゆる場面で使っており、自動化するにはVBAが必須となることが多い。
まとめ
- データサイエンス界隈の人なら、SQL、Rは習得しておきたい
- 処理の高速化が目的なら、Julia、Rust、C++、Goあたり
- 数値計算ならJulia
- より幅広くシステム開発にも使われる言語なら昔はC++だったが、最近ではその代わりとしてRustやGoが台頭している
- Excel作業などの自動化が目的なら、VBAも選択肢となる
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