データ分析向けのプログラミング言語は？おすすめ言語と学び方を紹介

社内外に蓄積する膨大なデータの分析に取り組むため、環境整備を図り、経営判断や課題解決にデータを役立てている企業が増えています。この記事では、データ分析を行う上で欠かせないプログラミングスキルについて、勉強のポイントやおすすめのプログラミング言語を解説します。

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データ分析の重要度は今後さらに高まる

インターネットの普及やコンピューターの処理速度向上といった技術進歩により、日々膨大な量のビッグデータが生み出され、それを高速かつ簡単に分析することが可能になりました。社会問題の解決や新しい仕組みを生み出すと期待されているビッグデータ活用の促進に向け、国も法整備を進めています。ビジネスを加速させるためには、データをいかに活用するかが重要になってきているのです。

データ分析に必要な技術のひとつがプログラミング

今後、データの活用に力を入れる企業は、ますます増えていくことが予想されます。実際にデータ分析に取り組もうと考える際、必要となる技術の1つに「プログラミング」があります。プログラミングは、データの取得・収集環境の構築、分析などにおいて欠かせないものです。ビッグデータなどから必要な情報を収集・分析するプロフェッショナルであるデータサイエンティストにとっても、プログラミングは必須のスキルです。

データ分析を行う上で習得するとよい言語5選

プログラミング言語には、それぞれに記述しやすさや習得の難易度、使いやすい場面など異なる特徴があります。ここでは、代表的な5つを紹介します。

Python

データ分析を行うプログラミング言語としてスタンダードなPythonは、ソースコードが比較的理解しやすい言語です。「R」と比べられることが多いですが、Pythonにはデータ分析だけでなく、アプリケーションの作成などができる汎用性があります。機械学習やAI開発などで多用されており、今後ますます需要が高まっていくでしょう。

R

Rは、統計解析の計算を行うために開発された言語です。データ分析に必要なコードが豊富に用意されているので、簡単なコード1つでレベルの高いデータ分析が可能です。グラフの作成にも優れています。

Java

Javaとは、C言語をベースに開発されたプログラミング言語です。業務システムやAndroid向けのスマホアプリ、ウェブサイト、ゲーム開発など、多岐にわたる分野の開発現場で採用されています。また、エンジニアからの人気も高く、Googleが開発に用いる言語の1つとしても知られています。ただし高性能な分、他のプログラミング言語よりも習得の難易度が高いです。

MATLAB

MATLABはデータ分析が得意な言語で、工学、理学、経済学などの分野で使用されています。使用するにはライセンスを購入する必要がありますが、さまざまな機能がパッケージになっているため、すぐに専門的な計算などが簡単に行えます。ディープラーニングを行うことが可能で、AIの分野でも注目されています。

Julia

Juliaの特徴としては、処理スピードの速さ、シンプルで美しい構文、外部連携が可能なことなどが挙げられます。後発言語なので、これまで公開されてきた他の言語の特長を取り込んでいます。ただし、上記の言語と比較すると、使用人口や活用事例が少なく、プログラミング初心者にはあまりおすすめできません。

データベース言語「SQL」も併せて習得しよう

データ分析を行う場合、直接データベースから必要なデータを取り出すことも頻繁にあります。そこで必要になる知識が、データベースを操作するための言語の1つであるSQLです。SQLは、データベースを管理するソフトウェアを制御したり、操作したりするための言語であり、プログラミング言語ではないため、システムの開発はできません。

プログラミング言語を習得する方法

いざプログラミングを学び始めようと思っても、学び方が分からない方もいるでしょう。学習方法として思い浮かべやすい「独学」と「スクール」について解説します。

独学する

いきなりお金をかけてスクールに通うより、まず独学してみたい方は、初心者向けの書籍やプログラミング学習用のウェブサイト、プログラミング学習専用のアプリなどを活用しながら学ぶことができます。未経験からプログラミング言語を学んで、最初に実用的なアプリを作れるようになるまでの時間は300時間程度と言われており、この学習時間を確保できるか、独学を始める前にしっかり考えることが必要です。

プログラミングスクールを活用する

効率的にプログラミングを習得したい場合には、スクールの利用も検討してみましょう。スクールではプログラミング言語の文法やシステム構築の考え方が学べるだけでなく、同じ目標を持つ仲間や卒業生から刺激を得られるので、モチベーションにもつながります。また、就職相談窓口を設けているスクールも多く、就職や転職を目指すのであればサポートが充実しているスクールを選ぶと良いでしょう。

データ分析の分野はAI活用も進んでいる

AIの技術の1つである機械学習は、データ分析においても、とても大きな役割を果たしています。AIを活用することで膨大なデータを高速処理できる上、精度の高い分析が可能になるからです。

AIと親和性が高いプログラミング言語はPython

AI分野のプログラミングや機械学習では、Pythonが多く使用されています。その理由は、シンプルでわかりやすく、拡張機能にも優れ、プログラマーだけでなく、AI研究者の使用率も高いことも挙げられます。AI分野において、必要不可欠なプログラム言語であり、将来性の高いプログラミング言語といえます。

AIの開発には高いスキルが必要

実際にAIを開発するとなると、非常に高いスキルが求められます。開発するプログラミングスキルに加え、情報を数学的に解析するための素養、データ解析に関するスキル、さらには、機械学習アルゴリズムやディープラーニングに関する知識も必要です。

ノーコード開発も定着

AIに関する高度なスキルを持った人材の確保は、難しくなっているのが現状です。一方で、これまでは本格的なAIを作成するにはプログラミング言語の習得が必須でしたが、ノーコードと呼ばれる開発手法も生まれました。ノーコード開発であれば、プログラムを書く必要がなく、あらかじめ用意されたパーツをドラッグ＆ドロップすることでAIのシステムを構築できます。ノーコードAIを導入するメリットとして、プログラミングの知識やスキルがなくてもできるという点だけでなく、開発からリリースまでがスピーディーであることが挙げられます。また、無料で開発できるツールもあったり、プログラマーではない人もシステム開発に携われるようになったりすることで、人件費などのコスト削減も期待できます。

ノーコードでデータ分析を実装するならUMWELTがおすすめ

AIを構築するには、AIに関する知識やプログラミングスキルを取得しなければなりません。自社のAI化を加速したいと考えるものの、即戦力となる人材が不足している場合には、TRYETINGが提供する「UMWELT」がおすすめです。

AIの力をデータ分析に活用できる

「UMWELT」にはデータ分析に役立つアルゴリズムを多数搭載しており、データ収集から解析、実装までをノーコードで実現可能です。

豊富なアルゴリズムで多種多様なニーズに応えられる

「UMWELT」なら、AIを需要予測、素材開発、製造プロセス最適化、在庫管理などさまざまな業務に活用できます。また、APIを介して接続することで、多くの既存システムをAI化できます。既存システムには手を加える必要もなく、社内調整のコストを最小限に抑えた上で利用することが可能です。

事前に必要なデータクレンジングも簡単

データ分析する上で、実は多くの手間がかかる工程が、データを分析可能な形に加工する前処理です。「UMWELT」なら、データクレンジングやデータ結合・変換を簡単にする機能も搭載しています。

まとめ

データ分析には、PythonやJaveなどのプログラミング言語の取得が有効ですが、ノーコードでデータを実装できるものが増えてきています。TRYETINGの「UMWELT」は、コードを書くことなく、簡単な操作のみでAI構築ができます。データ分析を強化するためのツール導入を検討されている企業様はぜひお問い合わせください。

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