データサイエンティストの頭の中 vol.10～RとPythonの違い～

今回はデータ分析や機械学習の領域で良く聞く言語のRとPythonについてインタビューしました。「どういう特徴があるの？」「使い分けは？」「どっち勉強すべきなの？」等データサイエンティストのYujiに聞きました！！
初学者の方向けにはなっておりますが、どっち勉強しようか迷ってる方や違いを知りたいという方におすすめの内容です！
より詳しい内容は動画でチェックしてみてください！！

１　それぞれの特徴

それぞれどんな違いがあるのか。。
簡単に下記まとめました。

【R】
・統計的な分野で優れている（アカデミックな分野ではよく使われる）
・Pythonより丁寧で、説明とかをしやすい形で出力ができる
→解釈性の高さがある（Pythonに比べて）
・ディープラーニング系はできない

【Python】
・汎用的な言語で、web系～分析・機械学習までできるので圧倒的人気
・ディープラーニング系もできる

どちらも機械学習や分析もできます！！！
ディープラーニングを除いてはざっくりとほぼ能力は変わらないのかなーという印象。
コードの書きやすさはRの方がやりやすいらしい（Yujiの所感）。

２　使い分けについて

圧倒的にPythonを使うことが多いらしく、9割Pythonくらいのイメージらしい。データサイエンティストはPythonがメインが多いと思います。。

ではその中でどう使い分けていくのか？？

・お客さんがRを使っている
・PythonになくてRにしかないライブラリがある
→PythonでRを呼び出してRのコードを書くらしい。。

という上記の場合に実際にRを使っているらしいです。
※もちろん人によって異なるとは思います。。

３　勉強の優先順位

これは上記の話の流れからもお察しの通り「圧倒的にPythonをまずやるべき！」とのこと。
明確な理由はないけど、Yujiの考えだと、
Pythonの方がシェアが高いし、みんな使ってるからPythonの方が連携とりやすい、というのとwebサービスとの連携のしやすさもPythonならではなので基本ベースはPythonでやる！
RはPythonで出来ない部分を補うくらいのイメージでOK！！

まず初学者の方はPythonで充分なのでそこから勉強していきましょう！！
今回の内容に関しては以上です。
また更新していきますので是非チェックしてください！！

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