Python は R を抜いて、データ サイエンスと機械学習プラットフォームで最も人気のある言語になるのでしょうか?

最近、kdnuggets はデータ サイエンスと機械学習言語の使用に関するアンケート調査を実施しました。954 件の回答を分析した結果、Python が R に勝ち、分析、データ サイエンス、機械学習プラットフォームで最も頻繁に使用される言語になったという結論が出ました。この調査のより具体的な内容は何でしょうか? 著者は kdnuggets に公開された概要記事を次のようにまとめました。

以前、kdnuggets でアンケートを実施しました。2016 年と 2017 年に、分析、データ サイエンス、機械学習の作業で、R、Python、両方、またはその他の言語を使用しましたか?

954 件の回答を分析した結果、Python は R を完全に置き換えることはできなかったものの、2017 年には Python が R を打ち負かし、分析、データ サイエンス、機械学習プラットフォームで最も頻繁に使用される言語になったという結論に達しました。

2016 年には、Python はまだ 2 位でした (Python を主に使用している人は 34%、R を主に使用している人は 42%)。しかし、2017 年には、Python が R を 5% 上回りました (Python を主に使用している人は 41%、R を主に使用している人は 36%)。 PythonとRの両方を使用する人の数も2016年の8.5％から12％に増加しましたが、他の言語を使用する人の数は16％から11％に減少しました。

図1: 分析、データサイエンス、機械学習で使用されるPython、R、PythonとR、およびその他の言語の割合、2016〜2017年

その後、人々が異なる言語間をどのように切り替えるかを分析しました。

図2: 2016年から2017年にかけての分析、データサイエンス、機械学習プラットフォームにおけるさまざまな言語の変換

このグラフは複雑に見えるかもしれませんが、ロイヤルティとコンバージョン率という 2 つの重要な分野で Python が他の言語をリードしていることは簡単にわかります。

忠誠心: Python を使用するユーザーは、他の言語のユーザーよりも Python に対して忠誠心が強いです。 2016年のPythonユーザーの91%が2017年も引き続き使用しており、Rのユーザー維持率は74%、他の言語のユーザー維持率は60%でした。

転換率: 2016 年から 2017 年にかけて Python ユーザーのわずか 5% が R に切り替えましたが、R ユーザーの 10% が Python に切り替えており、これは 2 倍の高さです。さらに、2016 年に両方の言語を使用していた人のうち、両方の言語を使い続けているのは 49% に過ぎず、38% が Python に、11% が R に切り替えています。

次に、2014年から2017年までのこれらの言語の使用傾向を見てみましょう。

2015年の[R vs Python]調査では[2つの言語を同時に使用する]オプションが提供されなかったため、次の2014年から2016年までの4年間の比較傾向チャートでは、2016年と2017年のPythonとRの使用傾向を次のように計算しました。

• Python*= (Python の使用率) + 50% * (Python と R の両方の使用率)
• R* = (R 比率) + 50% * (Python と R の両方を使用する比率)

R 言語の使用率は年々緩やかに減少していることがわかります (2015 年の 50% から 2017 年の 36%)。一方、Python の使用率は 2014 年の 23% から 2017 年の 47% に増加しています。また、他の言語の使用も年々減少傾向にあります。

図3: 2014～2017年の分析、データサイエンス、機械学習におけるPython、R、その他の言語の使用の比較

***また、地域別のいくつかの言語の使用傾向を分析したところ、地域分布は次のようになりました。

• アメリカ/カナダ、40%
• ヨーロッパ、35%
• アジア、12.5%
• ラテンアメリカ、6.2%
• アフリカ/中東、3.6%
• オーストラリア/ニュージーランド、3.1%

比較表を簡略化するため、上記の計算方法に従って、R と Python の両方を使用している人の割合を、R と Python のみを使用している人の割合に変換し、割合が小さいアジア、オーストラリア/ニュージーランド、ラテンアメリカ、アフリカ/中東の 4 つの地域を 1 つの地域に統合しました。

図4: 2016～2017年における地域別のPython、R、その他の言語の使用状況

地域によって言語が変化することに気づきました。

• Pythonの使用は8～10%増加
• Rの使用量は約2～4%減少した
• 他の言語では使用率が5～7%減少した。

上記のデータから、Python の使用見込みが高いことがわかります。また、R やその他の言語は既に深いユーザーベースがあるため、使用率が今後もかなり高いと予測しています。