データサイエンスと機械学習は、最も急速に成長しています。言うまでもなく、大手企業は機械学習とデータサイエンスに投資し、新しいアプリケーションを開発しています。

IBMは、2020年までに米国のデータプロフェッショナルの求人数が36万5000件増加し、273万件に達すると予測しています。「データサイエンスと機械学習とは一体何なのか？」と疑問に思われる方もいるかもしれません。

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データサイエンスと機械学習とは何ですか?

データサイエンスとは、基本的に、意味のある結果や洞察を抽出することを目的としたデータの研究です。数学、AI、統計学の分野の原理を戦略的に組み合わせ、膨大な量のデータを分析します。

機械学習は、コンピュータサイエンスの一分野、または人工知能の応用分野であり、機械やシステムが明示的に自動プログラミングすることなく、経験から学習し、改善する能力を提供します。

近年、機械学習とデータサイエンスの分野は急速な成長を遂げています。では、機械学習やデータサイエンスの仕事に就くには、どのようなプログラミング言語を学ぶべきでしょうか？

機械学習とデータサイエンスの分野で働くには、特定のプログラミング言語とスキルを習得する必要があります。この記事では、機械学習とデータサイエンスに必要な7つのプログラミング言語を解説します。

これを実現するために、次のような機械学習用の主要なプログラミング言語と連動したスキルが検索されました。

機械学習とデータサイエンスに最適な7つの言語

パイソン

Pythonは、汎用プログラミングのための対話型、インタプリタ型、オブジェクト指向の高水準プログラミング言語です。PythonのコードはGNU General Public License（GPL）に基づいて利用可能です。Intelでのマイクロチップのテストから、PyGameライブラリを使ったビデオゲームの開発、Instagramの運営まで、何千人もの人々に利用されています。

ジャワ

Javaは、クラスベース、並行処理、オブジェクト指向を備えた汎用コンピュータプログラミング言語です。特定のアプリケーションの開発に広く使用されています。ブラウザでアプリを実行できるWebプラグインも提供しています。

構造化クエリ言語

SQL（構造化クエリ言語）は、データサイエンスで人気の言語です。プログラマーはSQLを使用することで、クエリを用いてリレーショナルデータベースを操作できます。さらに、データを徹底的に分析し、データのテスト環境を構築することもできます。

R

Rはプログラミング言語であり、統計計算とグラフィックスのためのフリーソフトウェア環境でもあります。R Foundationによってサポートされています。また、データマイニングや統計専門家の間では、統計ソフトウェアの開発やデータ分析に広く利用されています。

C++

汎用プログラミング言語であるC++。C言語の拡張版であり、命令型、オブジェクト指向、ジェネリックプログラミングの機能を備えています。C++は、Windows、Mac OS、各種UNIXなど、複数のプラットフォームで動作します。

スカラ

Scalaは、関数型プログラミングと強力な静的型システムをサポートする汎用プログラミング言語です。Scalaの静的型は、複雑なアプリケーションのバグを回避するのに役立ちます。

Java仮想マシンとJavaScriptランタイムにより、膨大なライブラリのエコシステムに簡単にアクセスできる高性能システムを構築できます。

ジュリア

Julia は、高性能な数値解析と計算科学のニーズに対応するために設計された動的な高水準プログラミング言語です。

機械学習言語の全体的な人気

Pythonは最も多く使用されており、データサイエンティストと機械学習開発者の56%が使用し、32%が開発に優先的に使用しています。

RはPythonとよく比較されますが、ユーザーベースと人気という点では大きく差をつけられています。Rは全体の使用率では3位（31%）です。優先順位は最も低く、使用している開発者のうち優先的に使用しているのはわずか17%です。これは、多くの場合、Rは第一選択ではなく、代替言語であることを意味します。

Pythonも同様の比率で56%と、他の言語の中で圧倒的に高く、Pythonの使用傾向がRとは正反対であることを明確に示しています。

Pythonは最も広く使用されている言語であるだけでなく、大多数のユーザーにとって第一選択の言語でもあります。

言語についての詳細

より高速な計算を行いたい場合、そしてアルゴリズムのベンチマークを行いたい場合、C/C++に勝るものはありません。

C/C++は、使用率（44%）と優先度（19%）の両方でPythonに次ぐ2番目の選択肢です。JavaはC/C++に僅差で続き、JavaScriptは使用率では5位ですが、Rよりもわずかにパフォーマンスが優れています。

機械学習における他の言語（Julia、Scala、Octave、Ruby、SAS、MATLABなど）についても徹底的に調査しましたが、いずれも優先度5%を下回り、使用率も26%を下回っています。

プログラミング初心者で、機械学習を始めようと考えている場合は、豊富なライブラリと使いやすさから、Pythonが最適な選択肢です。一方、IT環境での就職を夢見ている方は、Javaの使用に備えておく必要があります。

今こそ機械学習の時代です。どの言語を選ぼうとも、その道のりは素晴らしいものになることは間違いありません。こうした技術情報をより多く入手し、ブログを最新の状態に保つために、当社では最高品質のコンテンツを定期的に公開しています。