SASとPythonのプログラミング言語のデータの違いを紹介して本記事でまとめています。本来SASとPythonといえば、データサイエンティストが仕事にするときに習得する言語の候補としてはとても有名な言語。どちらもデータ分析に特化しているため、どちらもお勧めと言えるのですがそれぞれ特徴が異なりますので比較をしてみました。
SASとは？ どんなプログラミング言語なのか？
SASとはStatistical Analysis Systemの略称であり、このシステムはSAS Instituteというアメリカの会社が開発した統計ソフトです。SASは元々解析ソフトになるのですが、商業的にも色々な業界に需要が出てきたことから、システム開発にも使えるようになりました。現在では、製薬業界を筆頭に、金融、保険、通信、流通、インターネット業界でも使用されるようになり、最近は用途もデータ分析だけでなく、結果としてシステム開発でもデータ処理で使い、目にするようなっています。
Pythonとは？どんなプログラミング言語なのか？
Pythonとは、オランダ人のグイド・ヴァンロッサムが開発したプログラミング言語です。PythonはWeb開発やデータ分析、機械学習、モデルなど、SPSSよりもさまざまな分野に使える汎用性の高いパッケージ言語です。このためか、プログラマーからデータサイエンティストまでとても広範囲に使用されている言語であり、商業的な需要もSASよりもはるかに高いのが特徴です。使ってみるとわかりますがSASと違いがあることが分かります。
SAS VS Python 違いはどのようなところがある？
SAS VS Pythonの違いと考えた場合、色々な側面から見る必要があります。簡易な票を以下にまとめました。一般で学ぶとなると今はPythonで作成が圧倒的です。その点でみるとSASは業界、企業が絞られています。変数や関数の使い方もそれぞれ違いがありますので機能や実装するにあたっての内容も、双方で違いがあります。
| SAS | Python | |
| プログラミング難易度 | 簡単 | 簡単 |
| システム開発の需要 | 少ない | 多い |
| データ分析の需要 | 多い | 多い |
| 求人の数 | 少ない | 多い |
| 平均年収（会社員） | 590万円 | 550万円 |
| 平均年収（フリーランス） | 900万円 | 900万円 |
| 将来性 | 不変 | 微妙 |
| 技術者の数 | 少ない | 多い |
| 需要のある主な業界 | 製薬 金融 保険 | IT Web |
プログラミング難易度
プログラミング難易度としては両者ともにとても簡単に記載できますから、どちらも習得は比較的容易です。そのため初心者にもお勧めの言語と言えるでしょう。書いたコードをすぐに実行できるため、プログラムの動きを確認しながらリアルタイムな学習をすることが可能です。SASはJavaのようなオープンソースではなく、基本操作や設定がかなり独特です。詳細をいえばdataやprocステップが基本となり、ユーザーからするとかなり独自性があると言えるでしょう。
システム開発の需要
システム開発の需要という意味ではPythonのほうが圧倒的に有利。PythonはWebアプリケーション開発、AI開発、ブロックチェーン技術の開発など多岐にわたるため、プログラマーとしての需要は極めて高いです。ライブラリを参照することもでき、それらを選択することで簡単に分析対応もできます。
これに対してSASはデータ分析、統計解析に特化したソフトです。SASのシステム開発は稀にありますが、数としては少ないです。SASのシステム開発という意味では製薬業界の統計解析、データマネジメントでの需要が極めて高いです。SASデータセットという変わったデータベースを駆使しますのでそれらで最初は使い方が苦戦するかもしれません。
データ分析の需要
データ分析の需要はどちらも非常に高いです。そのため、データサイエンティストのほとんどはこのどちらかの言語を習得して業務で実際に使用しています。どちらもオンラインでフレームワークの各環境を無料で導入して、学んで問題を解くことができます。世界で使われているソフトなので勉強法がネットでいくらでも見つかります。ツールを使ってスキルが身に付けば担当として業務を行い、高給を得ることもできます。統計的な手法を使いますので複数の手法の種類を参照することになります。
求人の数
求人の数はPythonの圧勝です。正社員であろうと、フリーランスであろうと、Pythonのほうが圧倒的に求人が多いです。これに対してSASは正社員だと製薬、金融、保険あたりがメインになります。その他では通信、流通などでも需要がありますが、かなりニッチです。SASの場合は求人を見つけるまでに少し苦労しますが、希少価値が高いですから、単価も上がります。
平均年収
平均年収はSASのほうが高いです。これは製薬、金融、保険がメインになりお金も持っている業界なので、報酬も高くなりやすいです。PythonはIT業界がメインになりますので年収は劣ります。ただしフリーランスになるとどちらもそれほど変わりません。一部の優秀なエンジニアは年収1000万以上稼いでいます。
将来性
いまはPythonは世界的にもとてもホットな言語でしょうが、それは技術者がまだ足りないから。今後は急速に増えていきますから需要と供給の関係で徐々に単価は落ちていくでしょう。これに対して、SASはかなりニッチなので、価値が高まることもなければ落ちることもないと思います。SASのほうが需要はニッチですが、地味に生き残り安定すると思います。
技術者の数
技術者の数は上記でも説明した通りSASは圧倒的に少ないです。製薬、金融、保険あたりだとSASの使い手はたくさんいますが、これらの業界から出ていくとほとんどいないため、希少価値があります。製品の価格がとても高いので、利用できる企業、大学が限られています。Pythonはすでに商業的な需要が極めて高く、無料で提供されておりたくさんの技術者がいますので、今後もどんどん増えていくと見込まれています。
需要のある主な業界
SASの場合はどうしても製薬、金融、保険あたりがメインです。その他ではデータサイエンティストとしての需要がIT、通信、流通などの業界でもありますが求人の数も少ないです。PythonはITやWeb業界の需要がとても高いです。しかしそれに限らず他の分野でも使われています。
フリーランスはどちらでもなれるのか？
SASもPythonもフリーランスとして実現して活躍しているエンジニアは多数いますのでどちらもお勧めと言えるでしょう。javascriptなどよりも単価も高いので、会社員よりは高年収になります。もちろん数年以上の経験は必須になります。Linuxなども覚えて選択肢を広げていけばできる業務も広がっていきます。
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