データサイエンティストが学ぶべきプログラミング言語／データベース言語 9選

テクノロジー領域は進化のスピードが極めて早く、トレンドは次々に移り変わっていきます。毎年のように、プログラミング言語やフレームワークに新たなイノベーションが起こり、そして消えていきます。

そのような中で、プログラマーや開発者、そしてテクノロジー領域で働く人々は、誰しもがその先端に立ち続けていることが期待されています。彼らはこのフィールドに居続けるために、常に新しい言語やスキルを学び続けることが重要になってきます。

そしてその傾向は、データサイエンスの領域で特に顕著です。なぜならサイエンティストの要求によって、データを扱う言語は変更されるからです。そのため、データサイエンティストはどの言語を選び学ぶべきか判断が難しくなっています。

本記事では、データサイエンティストに向けて、データサイエンティストが学ぶべき9つのプログラミング言語／データベース言語をご紹介します。

データサイエンスとは何か？

まずデータとは、端的にいうと「あるテーマにおける事実と統計の情報コレクション」です。

そしてデータサイエンスとは、「データを使って実現象を理解し分析するために、統計とデータ分析、またそれに関連するメソッドを統一するコンセプト」です。数学や統計学、情報科学、コンピューターサイエンスといった複数の異なるフィールドのテクニックや理論を用いてデータサイエンスはおこなわれています。

データサイエンスは近年、近年成長を続けている機械学習とともに、より注目を集めています。機械学習とデータサイエンスの統合は、より複雑な問題を理解しやすくしたり、データからより詳細な洞察を得やすくしたりできます。しかしながら、これらの洞察を得るためにはプログラミング言語／データベース言語を理解していなければいけません。

本記事は、データ分析をはじめたばかりの人が言語を選択するのにも最適ですし、また中級者が新たに学ぶ言語を検討するのにも適しています。

1. Python

Pythonは1991年に誕生したプログラミング言語です。決して新しい言語ではありませんが、さまざまなプロジェクトに使えるという理由で近年人気が出てきており、今では一般的な言語になりました。

柔軟な記法や学びやすさのおかげで、Pythonはデータサイエンスにとって最も人気のあるプログラミング言語のひとつとなっています。中規模のデータプロセスにとって最良の言語であり、豊富なコミュニティやツールキット、幅広い分野での活用が可能であるという強みがあります。

またpandasやTensorflowといったパッケージもあるので、機械学習のアプリケーションを作るのに適しています。

Python

2. R

Rはデータサイエンスにおいて、Pythonに次いで人気ある言語です。データサイエンスとデータビジュアライゼーションに特化して設計された実行環境があります。

この言語は、それ以前のS言語というものに基づいて1995年ごろに誕生しました。Rは統計解析に特化したオープンソースのパッケージを幅広く提供しており、定量的または統計的なアプリケーションに利用できます。また、非線形回帰やアドバンスプロッティング、ニューラルネットワークのパッケージも用意されており、行列代数も操作できます。

R

3. SQL

SQLはストラクチャード・クエリ・ランゲージ（Structured Query Language）の略語で、リレーショナルデータベースを定義したり、管理したりするために使われるデータベース言語です。

SQLは宣言型の構文のため、とても読みやすく学びやすい言語となっています。また、リレーショナルデータベースに問い合わせたり、アップデートしたり、操作したりするのに優れています。

処理速度も早いので、大規模なデータベースで一般的に使われています。

SQL

4. Go

Goはまだまだ知名度の低い言語ではありませんが、グーグルによって2009年に発表された強力なプログラミング言語です。

C言語をもとに、メモリの安全性やガーベージコレクション、構造型タイピング、CSPスタイルの並行計算が加わった、静的型付けコンパイル型の言語です。データサイエンスにとっては素晴らしい言語になりつつあります。

Go Lang

5. Java

Javaは人気のある一般的なプログラミング言語で、近年設計されてる中では最も実用的な言語と言えます。

多くの企業で使われており、主にバックエンドのシステムやデスクトップアプリに用いられています。JavaはRやPythonと同じクオリティのデータ可視化能力は持っていませんが、巨大なシステムを構築したり、複数のプラットフォームで動くシステムを構築する際に優れています。また、型の安全性が保たれているのも大きな点です。

Java

6. F#

F#は成熟したクロスプラットフォームの、オープンソースでファンクション優先のプログラミング言語です。

F#を使うことで、シンプルで保守しやすく、堅牢なコードを書けます。効率的な実行機能やREPLスクリプティング、強力なライブラリ、そして拡張性のあるデータ統合を組み合わせることで、幅広いアプリケーションに利用できます。

F#

7. MATLAB

MATLABは高速で安定性の高い、複雑なアルゴリズムを提供するプログラミング言語です。MathWorksによって設計され、現在では数的コンピュータ処理に適した言語として確立されています。

MATLABは信号処理やフーリエ変換、行列代数、そして画像処理などを必要とする定量的なアプリケーションに最適です。統計分析の領域では非常に人気があります。

MATLAB

8. Julia

Juliaは高いパフォーマンスを必要とする数的分析や、コンピューターサイエンスのために構築されたプログラミング言語です

Juliaは2012年にリリースされた比較的新しい言語で、数的コンピューティング向けの活用を期待されています。Pythonの動的型付け、簡潔さ、スクリプティング機能を備えた実行時コンパイル言語です。

比較的読みやすく、学びやすい言語になっています。Juliaで書かれた基本ライブラリは、CやFortanのライブラリと統合することで、線形代数や乱数生成、信号処理、文字列処理などの機能を実現できます。

Julia

9. Scala

Scalaは2004年にリリースされた、オブジェクト思考と関数型の両方の概念をもつプログラミング言語です。ScalaはJVM（Java Virtual Machine）上で動くため、Javaで動くシステムならどんなシステム上でも動かせます。

この言語は非常に柔軟で機能が豊富なため、膨大なデータを処理することや、高レベルのアルゴリズムを構築する目的で人気です。

Scala

まとめ

今回ご紹介した言語は、データサイエンスの世界で最も有名な言語です。

データサイエンスは簡単な仕事ではありません。コンスタントに最新技術や言語についてのスキルをアップデートしていかなければいけません。より多くの言語やフレームワークを継続的に学ぶことで、データサイエンスの世界では革命を起こすことができます。

あなたもぜひ、今回取り上げたプログラミング言語／データベース言語を学び、データサイエンスの最前線を開拓してください！

（原文：Marc Gregg　翻訳：Yui Shimizu）

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