【R言語とは】特徴や単価相場などを網羅した初心者向けR言語入門書

初心者 案件単価相場

データ解析として人気のあるR言語について、メリットやデメリット、R言語を扱うエンジニアやサイエンティストにおすすめの資格、勉強方法、そしてR言語の単価相場や相場の推移状況などについて初心者向けに解説していきます。

  • R言語とは?
  • R言語のメリットやデメリットは?
  • R言語って人気あるの?
  • R言語に関わるおすすめの資格や勉強方法は?
  • R言語を習得すればどれくらいの単価を目指せるのか?

などの疑問に応えられるよう、データを交えて解説していきますので、ぜひ参考にしてください。

R言語とは

R言語は、1993年に登場したオープンソースのデータ統計・解析向けのプログラミング言語です。

データ統計や解析に特化していることもあり、元々は研究といった分野で活躍していたプログラミング言語ですが、徐々に企業でもR言語を使用するケースが増えています。

ただ現在日本では、データ統計や解析と言えばPythonで、汎用性の高さからもPythonの方が人気は高く、実際にその分野での案件数としてもPythonが優位になっています。

しかし、今AIやビッグデータという技術が注目を高めており、データの活用という部分に対し大くの企業が重要性を高めています。

R言語には汎用性はないものの、その分野に特化していることもあり、それらに必要な機能やパッケージが豊富にあります。

データサイエンティストとしては、目が離せない言語になってきています。

R言語のトレンド

日本で見るとまだまだ需要は低いR言語ですが、世界的には年々注目の集まっている言語です。

このグラフは、全世界のGoogleの検索エンジンにおいてプログラミング言語の検索数の推移を表したものです。

これを見るとR言語が右肩上がりに伸びており、注目度が上昇していることがよく分かります。

今後日本でもより注目の高いプログラミング言語になってくることが容易に予想できます。

R言語のメリット

R言語のメリットはこちらです。

  • データ統計・解析に必要な豊富な機能
  • 将来性が高い

データ統計・解析に必要な豊富な機能

データ統計や解析に特化している言語ですので、それらに必要な機能やパッケージがR言語には豊富にあります。

またオープンソースということで、世界中の優れた人により開発された数多くのパッケージも公開されています。それにより、最先端の技術やアルゴリズムにも比較的簡単に活用することができ、ハイレベルなデータ分析を実現することが出来ます。

将来性が高い

前述のR言語のトレンドからも分かるように、世界的に見るとR言語は注目度が上昇しています。

またGoogleやFacebookなどの世界的大企業や国内ではDeNAやドリコムなどの企業のデータ分析で使用されている実績があります。

プログラミング言語のトレンドの移り変わりは早いですが、現時点では将来性が高いと言えるでしょう。

R言語のデメリット

R言語のデメリットはこちらです。

  • 汎用性は低い
  • 統計学の知識も必要
  • 需要は低い

汎用性は低い

R言語は特化型の言語ですので、汎用性に関しては低いです。

データサイエンティストのスペシャリストを目指すのであれば、まだ良いかもしれませんが、将来がまだ定まっていないのであれば、Pythonなどデータ分析もでき、アプリケーション開発も出来る言語の方が良いでしょう。

統計学の知識も必要

データサイエンティストとしてR言語を活用するにしても、統計学の知識がなければ十分とは言えません。

また統計学者が開発したプログラミング言語ですので、R言語を理解する上でも統計学の専門的な知識が必要となってくるでしょう。

需要は低い

現時点では、あまり需要が高いとは言えません。

世界的な大企業でも導入されている言語ではありますが、Pythonの方が人気としては高く、案件自体も多いとは言えません。

R言語を習得しても活躍できる現場は、現時点では限られています。

RStudioとは

R言語と聞くとよく『RStudio』という言葉が出てくると思いますが、このRStudioとは何か?簡単に解説していきます。

RStudioは、R言語のIDE(統合開発環境)で、こちらもR言語同様、オープンソースとなっています。

RStudioは、プログラミングにおいての入力補助をしてくれるなど統計的な計算をする上で非常に便利で、そしてグラフの出力や調整なども容易に行えるようになります。

オープンソースということで無償で活用できますので、R言語と一緒にインストールしておくのが良いでしょう。

R言語でできること(R言語の機能)

R言語は、データ統計・解析に必要な機能が豊富にあり、様々なことを高いレベルで実現できます。

  • ベクトル処理
  • 統計に適した解析環境
  • 高速な組込み関数群
  • 視覚化に優れたグラフ機能
  • データ互換性

ベクトル処理

R言語には、ベクトル処理をするための機能があり、シンプルな記述で柔軟な処理をすることができます。

このベクトルには数学的な意味合いのベクトルだけではなく、配列やリスト、集合、時系列など複雑なデータを持ったデータを特に宣言することなく変数に入れることができます。

このようにR言語であれば、複雑なデータ構造も管理することができます。

統計に適した解析環境

R言語はデータの統計・解析用のプログラミング言語として開発されていますので、それらデータ分析においては非常に優秀で高いパフォーマンスを発揮します。

またオープンソースということもあり、データの統計や解析に精通している人たちが研究した結果など、最先端の技術やアルゴリズムのパッケージが公開されており、それらを活用できることもあります。

このようにR言語を使用することで、ある程度誰でも高いデータの統計や解析をできる環境があります。

高速な組込み関数群

R言語はインタプリタ言語ということもあり、処理速度は決して速い訳ではありませんが、高速化できる組込みの関数群があります。

さらに高速化が必要な場合は、G言語など他プログラミング言語と連携させて拡張することが出来ます。

視覚化に優れたグラフ機能

R言語には、データをグラフ化するための機能があり、その機能は非常に優秀で手軽に扱うことが出来ます。

また作成したグラフをPNGやJPEG、PDFなどの形式で保存できる環境も備わっています。

データ互換性

R言語では、外部の統計アプリやソフトから簡単にデータを読み込むことができ、例えばExcelからも読み込むことが出来ます。

またODBC(Open Database Connectivity)というRDBMS(リレーショナルデータベース管理システム) にアクセスするためのAPI対応により、各種DBにもアクセスすることが可能です。

R言語の主なパッケージとその特徴

R言語には、Pythonのように機械学習をより効率化させるためのパッケージが豊富にあります。

いくつか代表的なものを紹介します。

  • dplyer
  • stringr
  • ggplot2
  • lubridate

dplyer

dplyrは、データフレームの操作に特化されたパッケージで、C++で実装されていることもあり高速に動作します。

R言語は処理速度の遅さが言われていますが、これによりそのデメリットを解消することが出来ます。

その他dplyrの特徴としては、データの絞り込みやグルーピング、ソートなどの操作をするために適したパッケージで、それらを効率良く実行することが出来ます。

stringr

stringrは文字列処理を実行するためのパッケージです。

もちろんR言語にも文字列を操作するための関数が標準で搭載されてはいますが、このパッケージを利用することでより高度な文字列処理を実現できます。

文字列の大文字と小文字の置換や正規表現のパターンマッチなどを利用して処理や操作をすることが出来ます。

ggplot2

ggplot2は、データ可視化に用いられるパッケージです。

グラフを作成するための関数はR言語に標準で備わっていますが、このパッケージを使用することで、同じグラフであっても標準で備わっているものよりも綺麗なグラフが簡単に作成することができます。

折れ線グラフやヒートマップ、散布図、回帰曲線など多くのグラフの種類が用意されており、非常に便利なパッケージです。

lubridate

lubridetaは、日付操作をするためのパッケージです。

日付や時刻を含むデータを簡単かつ便利に操作をすることがこのパッケージを利用することで可能になります。

R言語エンジニアにおすすめの資格

R言語自体に関連する資格は、今現在はありませんが、R言語を習得し十分に活用するためには統計の知識が必要です。

またデータサイエンティストとして高い能力があることを証明できることが、R言語を習得している人にはおすすめです。

今回はそういった方向けのおすすめの資格を2つ紹介します。

  • 統計検定
  • G検定・E資格

その他にもデータ関連での資格は様々ありますので、自身で進みたい領域に合わせて選んでいくのが良いでしょう。

統計検定

統計検定は、日本統計学会が認定する統計に関する知識や活用力を評価するための全国統一の資格試験です。

データサイエンティストに必要な分析力や客観的判断、科学的に解決力などを証明することが出来ます。

統計検定のレベルは、5段階に分かれています。

  • レベル1:4級
  • レベル2:3級
  • レベル3:2級
  • レベル4:準1級
  • レベル5:1級

4級は、統計グラフや調査・実験、確率の基礎と活用などの知識や能力を認証することが出来ます。

4級の試験概要はこのようになっています。

出題形式4~5肢選択問題(マークシート)
問題数30問程度
試験時間60分
合格基準70点以上(100点満点中)※難易度により調整される可能性あり
受験価格3,000円(税込)
4級の試験概要

3級は、大学の基礎統計学の知識として求められている統計活用力を証明することができます。

3級の試験概要はこのようになっています。

出題形式4~5肢選択問題(マークシート)
問題数30問程度
試験時間60分
合格基準70点以上(100点満点中)
※難易度により調整される可能性あり
受験価格4,000円(税込)
3級の試験概要

2級は、大学の基礎レベル(1.2年共通レベル)の統計学の知識とその習熟度、それを活用できる能力を証明することが出来ます。

2級の試験概要はこのようになっています。

出題形式4~5肢選択問題(マークシート)
問題数35問程度
試験時間90分
合格基準70点以上(100点満点中)
※難易度により調整される可能性あり
受験価格5,000円(税込)
2級の試験概要

準1級は、大学で学ぶ基礎レベルの統計学とそれを応用し活用できる能力を証明することができます。

準1級の試験概要はこのようになっています。

出題形式4~5肢選択問題(マークシート)
部分記述問題
論述問題
問題数4~5肢選択問題(マークシート):20~30問
部分記述問題:5~10問
論述問題:1問(3問中選択)
試験時間120分
受験価格8,000円(税込)
準1級の試験概要

1級は、大学の専門課程(3.4年)で習得すべきことについて、『統計数理』と『統計応用』の2つの試験で構成されており、各種統計・解析の方法や数理的な正しい理解についての能力を証明することが出来ます。

1級の試験概要はこのようになっています。

出題形式統計数理:論述式
統計応用:論述式
※統計応用は、『人文学科』『社会学科』
『理工学』『医療生物学』の中から一つを選択(申込時)
問題数■統計数理
論述式:3問(5問中選択)
■統計応用
論述式:3問(5問中選択)
試験時間統計数理:90分(午前)
統計応用:90分(午後)
合格基準統計数理と統計応用それぞれで合否を判定し、
それぞれで合格証を得ることが出来る
※資格取得条件(統計検定1級)
ただし、資格を取得するためには統計数理および
統計応用(最低1分野)のそれぞれの合格が必須
受験価格統計数理及び統計応用:10,000円(税込)
統計数理:6,000円(税込)
統計応用:6,000円(税込)
1級の試験概要

統計学と聞くと難しそうな印象はありますが、基本的には大学生で学ぶ領域での出題範囲となっています。

ただ1級まで行くと大学で専門的に学ぶ内容になりますので、その分野を学んでいないがデータサイエンティストを目指したい人には、まずは準1級を取得することをおすすめします。

公式サイト:統計検定

統計検定の参考書はこちら


G検定・E資格

G検定・E資格は、一般社団法人の日本ディープラーニング協会(JDLA)が提供するディープラーニングやAIに関する試験試験です。

G検定は、ディープラーニングの基礎知識、その適切な活用方法の判断、そして事業に活用するための能力や知識を持っていることを証明することが出来ます。

G検定の試験概要はこのようになっています。

受験資格無し
実施時間120分
出題形式多肢選択式
出題数220問程度(知識問題)
受験費用一般:12,000円(税抜)
学生:5,000円(税抜)
G検定の試験概要

E資格は、ディープラーニングの理論の理解、その適切な手法の選択及び実装する能力や知識を持っていることを証明することができます。

E資格の試験概要はこのようになっています。

受験資格試験日の過去2年以内に
JDLA認定プログラムを修了していること
実施時間120分
出題形式多肢選択式
出題数100問程度(知識問題)
受験費用一般:33,000円(税抜)
学生:22,000円(税抜)
会員:27,500円(税抜)
E資格の試験概要

JDLA認定プログラムとは、JDLAが提供するE資格の受験資格を得るために修了が必要な教育プログラムです。

これらの資格を得ることで、データサイエンティストとしてディープラーニングやAI技術を事業に活かす能力を得ることが出来ますので、持っておきたい資格でしょう。

公式サイト:一般社団法人日本ディープラーニング協会


G検定・E資格の参考書


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R言語の勉強方法

R言語を学習する上で、おすすめの参考書とプログラミングスクールを紹介します。

R言語を学習するためにおすすめの参考書

R言語を学ぶためにおすすめの参考書はこちらです。


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R言語徹底解説 [ ハドリー・ウィッカム ]
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R言語を学習するためにおすすめのプログラミングスクール

R言語を学べるプログラミングスクールはこちらです。

R言語案件の単価相場

それではR言語を習得することで、どれくらい稼げるのか?まずはR言語案件の単価相場を紹介します。

R言語案件の単価相場のボリュームゾーンは、60万円台になっています。

ただまだまだR言語の需要は高くなく、案件数自体が少ないので正確な相場がどれくらいなのかという判断はこのグラフでは難しいですが、60万円台以外で見ると、90万円台や70万円台が多い状況になってはいます。

そうなるとざっくり60~90万円台がR言語の単価相場ではないでしょうか。

R言語案件の平均単価と中央値

2019年度のR言語案件の『平均単価』『平均Min単価』『平均Max単価』『中央値』はこのようになっています。

R言語案件の平均単価は77万円で、中央値は75万円となっています。

R言語案件の半数以上が、75万円以上で平均でも77万円ですので、非常に高額であることが分かります。

またR言語案件のミニマムの平均単価は70万円で、マックスの平均単価は80万円となっています。

R言語を習得することで、70万円以上を稼ぐことは、現実的なラインであるように見えます。

R言語案件の単価相場の推移

R言語案件の単価相場を年推移で見るとこのようになっています。

2017年から2019年の3年間のデータでみると、どの年代も60万円台がボリュームゾーンになっています。

前述の2019年のR言語の各単価の数字を見ると、70万円以上は現実的に稼げそうな気はしていましたが、実際のグラフを見ると60万円台が可能性としては高くなっているようです。

もちろん2019年に限らず70万円台以上の案件が比較的多い傾向にありますので、十分70万円台も目指せる環境ですし、それ以上の高単価を目指しやすい言語でもあることが分かります。

R言語が扱えるだけではなく、統計学など数学的な知識を扱え、より高度なデータ解析が出来るようになれば、自ずと高単価へシフトしていけるのではないでしょうか。

最後に

R言語は、まだまだ日本では広まっている言語とは言えませんが、求められる現場も増えつつあり、データサイエンティストを目指す人にとっては注目の言語です。

データ統計・解析に特化したプログラミング言語で、その分野において高いパフォーマンスを発揮しますので、今後よりAIや機械学習の領域が発展し、データの重要性が高まれば、よりニーズは高まっていくでしょう。

データサイエンティストとしてプロフェッショナルを目指すのであれば、今おすすめの言語ですので、ぜひこれまで紹介したデータなどを参考にして、チャレンジしてみてください。

ただデータ関連だけではなく、エンジニアとして開発も視野に入れていきたい人には、Pythonが選択肢にはなりますので、今後の進み方に合わせて適切に選択していきましょう。

Pythonについて特徴や単価相場など詳しく知りたい方はこちらも参考にしてください。

【Pythonがわかる】メリットやデメリット、単価相場などを網羅したPython入門書
https://freelance-attack.work/column/python/