ビッグデータが注目され始めたことにより、データアナリティストやデータサイエンティストのような職種の需要が高まっています。そのなかで、注目されているプログラミング言語としてPythonやR言語があります。
今回は、R言語とPythonの違いやR言語のフリーランス市場における案件数、平均年収などを中心に解説します。
R言語とは
R言語は、統計解析向けのプログラミング言語で効率的に解析するための命令体系を備えている言語です。統計解析に特化している言語なので、PythonのようにWebシステムのバックエンド開発に使用することはできません。R言語はベクトル処理言語
R言語は、ベクトル処理言語と呼ばれ複雑な処理も比較的簡易な記述で実現することが可能です。具体的には、リスト・テーブル・時系列などの複雑な構造を持ったデータを変数に入れることができます。R言語の用途(活用事例)
先ほども記載しましたが、R言語は統計解析に特化している言語です。そのため、データ分析・データサイエンス・機械学習などの分野で用いられます。 実際の活用事例を紹介します。販売動向データの解析
小売業界では、どの商品をどれくらい在庫することが最も効率が良いのかという課題が多々発生します。そこで、過去データを分析しどのような商品(新規商品、季節物、既存商品など)を多く在庫すべきかを把握することが求められます。 このような場合に、R言語を使用することができます。また、R言語以外にもSQLやビックデータに関連するスキルの知見があると良いでしょう。ビッグデータ分析とアルゴリズム開発
ビッグデータの分析からアルゴリズムの開発、その後のデータの視覚化(ダッシュボード作成、レポート作成)などでもR言語が用いられます。また、Rを用いて視覚化したデータをもとにソリューション提案を行うことも可能です。R言語とPythonの違い
PythonはWeb開発にも使用できる
PythonはWebサービスの開発にも使用することができます。Pythonは、Webサービス開発向けのフレームワークも充実しており、DjangoやFlaskなどがそれに当たります。一方で、R言語はデータ解析に特化しているためWebサービス開発に使用することはできません。R言語は統計解析パッケージが豊富
ライブラリや関数群などをまとめてパッケージと呼びますが、 R言語は統計解析向けのパッケージが豊富です。Pythonにも、同様のパッケージがありますが R言語はPythonよりも豊富に揃えています。 フリーランス市場ではデータ分析に特化したい場合はR言語という選択肢もありますが、データ分析からシステム開発まで幅広く担当したい場合は、Pythonを選択するのが良いでしょう。フリーランス市場におけるR言語エンジニア
ビッグデータの注目もあり、フリーランス市場におけるR言語の注目度も上がっています。 FAworksのデータをもとにR言語の案件数と平均年収を紹介します。R言語の案件数
2022年2月現在、FAworksでは月間で約50件のR言語案件を取り扱っています。R言語はデータ解析に特化しているため案件数としてはそこまで多くないですが、R言語を扱えるエンジニア数と比較すると案件は豊富といえるでしょう。R言語の平均年収
FAworksにおけるR言語の平均月額単価は80万円です。データアナリストやデータサイエンティストの需要が高いことや上流工程から求められる案件が多いことが高単価の理由です。R言語のパッケージの種類
