「プログラミング言語で『Python（パイソン）』と『R（アール）』っていうのをよく聞くけど、どんな違いがあるの？」
「PythonとRは両方使えた方がいいの？それともどっちかだけでいいの？」
そんな疑問を持っている人も多いと思います。
実際僕もこの2つの言語の違いを知らないまま勉強を始めましたが、よく似ているところもたくさんあります。
一方で、ちょっとずつ違うところもあります。
この違いを理解することで、Pythonを使った方がいい場面、Rを使った方がいい場面が分かるようになってきます。
また、PythonとRのどっちを勉強するべきか、両方とも覚えないといけないのか、についてもこの2つの言語の違いから分かります。
この記事では、プログラミング言語PythonとRの違いについて、製薬会社での仕事を例に挙げながら、解説します。
この記事を読めば、製薬会社での仕事で使ううえでPythonとRのどっちを覚えればいいか、しっかりイメージできるようになります。
PythonとRの違い
PythonとRの違いは、ざっくりと言ってしまえば、「Pythonは機械学習向き、Rは統計分析向き」ということになります。
Pythonの記事でも触れていますが、Pythonは機械学習用のライブラリが充実していて、することができます。
それに対してRは、デフォルトで統計分析に必要な関数が全て搭載されているので、。
Pythonでも同様に統計分析をすることはできるんですが、いちいち専用のライブラリを読み込まなければならず、コードが少し長くなってしまいます。
「機械学習はPythonでしかできなくて、統計分析はRでしかできない」というわけではなく、単に向き不向きの話になりますが、PythonとRはというわけです。
PythonとRの使い分け
上でPythonとRの得意分野の違いについて述べましたが、これら2つのプログラミング言語の使い分けも、どんなデータ解析を行うかによって決まるということになります。
機械学習をやる場合はPythonを選び、統計分析をやる場合はRを選ぶ、ということですね。
とはいえ、Pythonで統計分析をやったり、Rで機械学習をやったりすることもある程度はできるので、どっちの言語を使うかということに関してはそこまでこだわる必要はないでしょう。
覚えるプログラミング言語の選び方
じゃあ、PythonとRどっちを勉強すればいいのか、どう選べばいいのか、ということですが、これも機械学習と統計分析のどちらを仕事で使うことが多いかで判断すれば良いと思います。
機械学習をすることが多いのならPythonを、統計分析をすることが多いのならRを優先的に勉強するのが良いでしょう。
例えば、創薬研究の比較的初期の、薬剤の候補となる化合物を探索する時に、機械学習を用いて有用な化合物を予測する、という研究をしている人にとっては、Pythonを選んだ方が良いでしょう。
一方で、臨床開発のステージで、実験データの統計的な解析を主な仕事としている人にとっては、Rの方が使いやすいはずです。
以上のように、自分の仕事に応じて、習得するプログラミング言語を選択する、ということが大事です。
もしどちらか迷うようであれば、Pythonの方をおすすめします。
PythonとRはよく似たプログラミング言語ですが、Pythonの方がコードを書く量が少なく、やや簡単だからです。
上でも書いたように、Pythonでも統計分析を行うことはできますので、プログラミング言語の選択はそこまで神経質になる必要はありません。
まとめ
この記事では、PythonとRという2つのプログラミング言語の違いについて解説してきました。
Pythonは機械学習向き、Rは統計分析なんでしたね。
用途やどちらの言語を習得すれば良いかについても、上で書いたプログラミング言語の適性を考えれば分かります。
使うプログラミング言語が決まったら、以下の記事を読んでみてはいかがでしょうか。
