PythonとRとは、機械学習や統計分析で用いられるプログラミング言語です。

現在これらが二大勢力をなしていますが、Pythonの特徴はコーディングに適しており他のシステムに組み込みやすいことです。そのためシステム開発やアプリ開発への汎用性が高く、データ分析やモデル構築を自動化しやすいことがメリットです。

Rの特徴とは？

Pythonと比較すると、Rはコーディングには向いていませんが、比較的計算が簡単な点や、統計学のアルゴリズムの多彩さ、グラフなど可視化のしやすさが特徴です。

初心者でも比較的使用しやすいツールといえるでしょう。システムに組み込んで大規模な処理を行うというより、データ抽出や分析を人の手で繰り返し、試行錯誤しながら最適なモデル構築を目指していく、いわゆる探索的なデータ分析に適したツールといえます。

PythonとRを使い分けよう

Pythonはコーディングに適しているため、システムやアプリに組み込み、大規模なデータや複数な処理を自動化できる点がメリットです。

一方でRはアルゴリズムが多彩で、計算や分析結果の可視化が容易なため、その都度の分析結果を踏まえながら試行錯誤を繰り返し、最適化を図るというプロセスにも向いています。
しかしそれぞれデメリットもあります。Pythonの場合、日本語でのリファレンスが比較的少ない点が挙げられます。またRの場合は、他のシステムとの並行稼動が難しい点や、大容量のデータを処理する際にはメモリが対応しきれないケースがある点がデメリットといえます。 このように、PythonとRにはそれぞれメリットとデメリットがあるため、ニーズに合わせて使い分けていくと良いでしょう。

両者を組み合わせて利用する場合に、まずRで探索的データ分析を行い、知見を踏まえて最適なモデルを見定めたうえで、Pythonを利用してシステムに組み込んで自動化するという方法があります。少人数で小規模データを扱うならばRでも対応可能ですが、大企業などで統計分析を活用する場合は、多くの人が利用できる環境で大規模データを扱いながら、常にアウトプットを続ける必要が生じるケースもあります。そういった場合はPythonを利用することで、いっそう作業効率が向上するでしょう。

（データのじかん編集部）

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