【特集記事】2020年のデータサイエンスプログラミング言語のトップ10 | プロマリ | プログラミング情報収集サイト |プログラミング教室 | リモートワーク

1. はじめに

変化の激しい競争社会。そんな中でデータサイエンティストになろうとするエンジニアは、業界の要求に応じて常にスキルを向上させ、知識を貪欲に身に付ける必要があります。現在、データサイエンスのエンジニアの数と市場が欲するそのエンジニアの数は完全にミスマッチを起こしています。なぜなら、データサイエンスのスペシャリストには適する言語の知識と応用力が必要となるなるからです。

この記事では、データサイエンスのエンジニアがキャリアを向上させるために学ぶ必要がある2020年のデータサイエンスプログラミング言語のトップ10のリストをまとめてみました。

2. 調査結果

2.1 Python

Pythonは、他のすべてのプログラミング言語の中でも既に多くの需要があり、人気の言語の一つとなりました。オブジェクト指向であり、オープンソース。そして、モダンライクなプログラミング言語であるPythonは、豊富なライブラリとツール類が非常に充実しています。また、Pythonには多くの開発者のコミュニティがあり、開発者はオープンソースへのコミットを行ったり、疑問点を投げかけることができます。Pythonは、データサイエンスの最も重要な言語であり、今後も引き続き学ぶべき最適な言語の選択肢であることは間違いありません。

2.2 R

Rは非常にユニークな言語であり、他の言語にはない興味深い機能がいくつかあります。これらの機能は、データサイエンスアプリケーションにとって非常に重要です。 R言語は基本的データを一つずつ単独で扱う代わりに，同じ型のデータをいくつかまとめたベクトルと呼ばれる形で取り扱っていいまう。最近ではそのR言語の実力が浸透されつつあるので、金融分野かから遺伝学、生物学、医学に至る様々な分野で使用されています。

2.3 SQL

SQL（Structured Query Language）は、データの定義や操作・制御を行うためのデータベース言語の一つです。リレーショナルデータベース（RDB）で利用されます。データサイエンティストの役割は、データベースが保持するデータに深い洞察を加えることであるため、以前としてデータの取得にはSQLが用いられることが多いです。有能なデータサイエンティストになるためには、SQLを使用してデータベースからデータを絞り込んで抽出する方法に長けている必要があります。

2.4 C (C++)

C++は、データサイエンスのフィールドでツールキットとしてなくてはならない言語の一つとなりました。現在使われているデータサイエンスのフレームワークの上には、C++言語が提供する低レベルのレイヤー層があります。C++はこれにより、フレームワークが提供する高レベルのコードを実行する責任を負うことになりました。C++はシンプルでパワフル。そして最速と言える言語の一つでしょう。低レベルレイヤーの言語であるC++を使用すると、データサイエンティストはより多くのコマンドセットを用いることができるようになります。

2.5 Java

Javaは、エンタープライズ開発に使用される最も古い言語の1つです。 Spark、Flink、Hive、Spark、Hadoopなどの人気のあるビッグデータフレームワークやツールのほとんどは、Javaで記述されています。Javaには、機械学習とデータサイエンス用の多数のライブラリとツールがあります。その一部を紹介すると、Weka、Java-ML、MLlib、およびDeeplearning4jがあり、それらを用いることで機械学習（ML）やデータサイエンスの問題のほとんどを解決することができます。また、Java 9には、見逃されがちなREPLが組み込まれており、イテレーティブな反復開発が容易になっています。

2.6 Javascript

データサイエンティストは、データをグラフィカルに表現するスキルが必要とされるため、JavaScript言語もデータサイエンティストにとって必要となるスキルの一つです。JavaScriptにはビジュアライゼーションのためのライブラリが多数ありますが、D3.jsもその一つであり、非常に強力な機能を持ち合わせています。 2018年にリリースされたTensorflow.jsにより、JavaScriptはブラウザー開発者とサーバー側の両方で機械学習(ML)の機能を提供できるようになりました。

2.7 MATLAB

MATLABは、センサー、画像、ビデオ、テレメトリ、バイナリ、およびその他のリアルタイム形式をネイティブにサポートしている言語です。統計と機械学習機能のフルセットに加えて、非線形最適化、システム識別、画像、それにビデオ処理、財務モデリング、制御システム設計用に数千のアルゴリズムを高度な方法で提供することができます。クラスターおよびクラウドでの並列処理に直接スケーリングできることもMATLABの特徴の一つです。

2.8 Scala

「scalable language」に由来するScalaは、Java言語の拡張機能です。Java Virtual Machine（JVM）で実行されるため、Javaと同じようにビッグデータを使用する際の重要な言語の1つとなっています。。Scalaは、匿名関数と高次関数の両方をサポートするため、モダンライクなその言語は、データサイエンティストにとって重要なツールとして機能します。

2.9 Swift

Swiftは高速なプログラミング言語であり、可能な限りCに近い言語としても知られています。Pythonの文法に非常に似ていて読みやすい構文を持っています。Pythonと比較して、Swiftはより効率であると言われ、安定した安全なプログラミング言語と言えるでしょう。また、モバイル向けに構築するのに適した言語としても機能します。実際のところ、SwiftはiPhone用のiOSアプリケーションを開発するための公式言語であることはご承知の通り。Swiftは、Google、Apple、およびFastAIでサポートされています。

2.10 Julia

Juliaはオープンソースのプログラミング言語であり、RおよびPythonを超える速度を備えた、直感的で非常に高度に設計された言語として知られています。そのため、Juliaはデータサイエンスの強力な言語になります。速度と使いやすさに加えて、1900以上のパッケージが利用可能です。 Juliaは、R、Python、Matlab、C、C ++、またはFortranで記述されたライブラリと（直接またはパッケージを介して）インターフェースできます。

3. 終わりに

データサイエンスは、データ分析そのものや、その分析手法に関する学問のことを指すように、大量のデータを分析し、何らかの価値ある結論を導き出すための研究開発に使われます。データベースが保持する膨大なデータは、そのままでは雑多な情報の寄せ集めに過ぎませんが、整理して正しく構造化することで、事業にとっても新しいチャンスやアイデアにつながる可能性があります。

データサイエンティストの需要は今後も伸び続ける可能性が高く、2020年以降も最も人気の高い職業の一つであることは間違いありません。