Javaエンジニアがデータサイエンスに取り組むなら、別のプログラミング言語を検討することも視野に入る。有力な候補となるのが「R」「Python」だ。それはなぜなのか。R、Pythonそれぞれの基本的な特徴を見ていこう。
プログラミング言語および開発・実行環境「Java」にはさまざまな用途がある。ただしデータサイエンスの世界では、Javaは必ずしも万能なプログラミング言語とは言えない。エンジニア向け求人サイトHackerRankの共同創業者でCEOのビベク・ラビシャンカール氏によると、最近のデータサイエンスで主流のプログラミング言語は「R」「Python」だ。「RとPythonはどちらもオープンソースで無償使用できる。豊富なエコシステム（協業関係）とコミュニティーの充実したサポートがある」とラビシャンカール氏は説明する。
開発ツールベンダーJetBrainsでデベロッパーアドボケートを務めるマリア・ハルソバ氏が「データサイエンスに有利なプログラミング言語だ」と指摘するのがRだ。統計学者が統計学者のために開発した言語であるRは、データ分析と統計を手軽に実行できるように作られている。
Rには統計用パッケージ（拡張機能）が複数あり、統計でよく使われる行列計算の機能は「Javaよりずっと強力」（ハルソバ氏）だという。Rはデータ分析や統計の分野でキャリアをスタートさせたエンジニアに人気が高い。ただしRは専門性の高いプログラミング言語であり、制約もある。
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