R言語は統計解析に使われるプログラミング言語です。ビッグデータ、データサイエンス、機械学習、人工知能といった分野が普及するに従い、R言語が利用される場面も増えてきました。プログラミング経験の少ない人でも、簡単なコマンドで統計処理を実行し、データを可視化できるのがメリットです。
一方、プログラミング経験はあるけれど、統計の知識がないという人でも、R言語の仕様を学習しながら統計の知識を身に付けていくことができます。科学技術計算においては、PythonやMATLABを使われるケースもありますが、Rも流行のプログラミング言語と言えます。
R統計解析パーフェクトマスター
初級者向け
R及び開発環境であるRStudioのインストールから始まり、Rで実装する統計処理を網羅していきます。平均やヒストグラム、分散と標準偏差、正規分布、標本と推定、検定、分散分析、回帰分析、クラスター分析。これらの分析を簡単なプログラムで実装できるのがRの特徴と言えます。
パーフェクトR
中級者向け
人気のパーフェクト・シリーズからR言語の解説書が出版されています。基礎から応用までカバーしており、クラスタリング、時系列回帰などの分析手法の解説から、レポート、Webアプリケーション、高速化といったテーマを取り扱います。掲載されたサンプルコードから実践的な開発へとつなげていきます。
みんなのR
米国企業でチーフデータサイエンティストを務める著者が執筆した「R for Everyone」の翻訳書です。統計手法を一つずつ丁寧に解説しており、一度Rのプログラミングを学んだ人が辞書のように使うこともできます。データサイエンスに興味があるけれど、どこから始めたらよいか分からないという初学者に適しています。
現場ですぐに使える！ R言語プログラミング逆引き大全 350の極意
現場でプログラミングをしていると、やりたい処理があるのに、それをどう記述したらよいか分からないという場面に出くわします。そのような場合に、知りたい機能から調べられる「逆引き」の書籍が役立つものです。本書はR言語の「基本技」と「ウラ技」を解説し、開発の効率化を目指します。統計分析に使われるRの用途を考えれば、便利で重宝する一冊になるでしょう。
Rによる多変量解析入門 データ分析の実践と理論
大規模データを収集し、分析するビジネスが増える現代では、多変量解析のできる技術者へのニーズが高まっています。本書はRを使って多変量解析を扱うスキルを身に付けるのに効果的です。データの中から似た者同士をグループ化（クラスター分析）したり、現象を説明・予測する統計モデル（重回帰分析）を作ったりと、実務に使えるテーマが扱われています。統計の経験が少ない大学生や研究者にも適した一冊です。
まとめ
R言語は、データ分析の流行と共に、注目が高まってきたプログラミング言語です。データを使って何ができるのか分からないというビジネス側の人材も、R言語の学習を通して、統計分析を学んでみるのもよいでしょう。実際、MBAコースでは、R言語のプログラミングをコースの一部として、データサイエンスの講義を行っているところもあります。データ分析とそれを実装するRのプログラミング技術は、人材市場でニーズの高いスキルとなっていくかもしれません。
R 公式ヘルプ（英語）
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Pythonは近年、最も人気を集めているプログラミング言語の一つです。基本的なWebアプリケーションを作成できるのはもちろん、人工知能や機械学習、データ分析で長らく活用されてきたからです。初めてプログラミング言語を学ぶ人にも、世界を変えるような人工知能技術を開発したい人にも推奨できるのがPythonと言えます。
