Python 또는 R: 데이터 과학에 어떤 프로그래밍 언어가 더 좋나요?

R에 대한 간략한 배경

R은 Ross Ihaka와 Robert Gentleman이 개발하고 1993년에 처음 소개된 프로그래밍 언어 및 분석 도구입니다. 동시에 풍부한 통계 및 그래픽 기술 라이브러리를 갖춘 무료 오픈 소스 소프트웨어이기도 합니다.

R은 IT, 은행, 의료, 금융 등 많은 산업에서 데이터 검색, 정리, 분석, 시각화 및 제시를 위해 분석가, 통계학자 및 연구원이 가장 많이 사용하는 도구 중 하나입니다.

사용

• 데이터 과학자는 R 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 수집하고, 통계 분석을 수행하고, 시각적 결과를 생성할 수 있습니다.
• 그래픽 표현에 사용할 수 있습니다.
• R은 머신러닝과 딥러닝 모두에 사용될 수 있습니다.
• 또한 재무 운영 및 계산을 위한 정교한 통계 도구를 제공할 수 있으며 R과 해당 라이브러리는 이동 평균, 주식 시장 모델링 및 금융 KDD를 구현할 수 있습니다.
• 선형 및 비선형 모델링과 같은 통계적 방법도 구현합니다.

통계 컴퓨팅: R은 통계학자 사이에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 이는 통계학자의 조작, 수집, 정리 및 분석을 돕습니다. 또한 차트 작성 기능이 있으며 모든 녹음에서 흥미로운 영상을 생성합니다.

기계 학습: 선형 및 비선형 회귀, 의사결정 트리 등과 같은 몇 가지 기본적인 기계 학습 작업을 위한 라이브러리가 포함되어 있습니다. R을 사용하여 금융, 소매, 마케팅 및 의료 분야의 기계 학습 알고리즘을 만들 수 있습니다.

Python에 대한 약간의 배경

Python은 잘 알려진 컴퓨터 언어이자 널리 사용되고 해석되는 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. Guido van Rossum이 발명하고 1991년 2월 20일에 처음 출시되었습니다. 웹 개발 외에도 다양한 프로그래밍, 소프트웨어 개발에 활용될 수 있으며, 완전한 End-to-End 프로세스를 만드는데 활용될 수 있습니다.

Usage

• BDA 관리에 사용할 수 있으며 복잡한 수학적 계산도 수행할 수 있습니다.
• 데이터베이스 시스템에 연결하거나 파일을 읽고 편집할 수 있습니다.
• 소프트웨어 개발, 비즈니스 애플리케이션, 오디오, 비디오, 백엔드 네트워킹, 모바일 애플리케이션 개발 등에 적합합니다.
• 이를 통해 분석가는 더 짧은 시간에 Excel 보고서를 생성할 수 있습니다.

분석: Python은 분석에 매우 편리합니다. 예를 들어 데이터베이스에 수백만 개의 행과 열이 포함된 경우 이 데이터에서 정보를 추출하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. Pandas, NumPy, SciPy와 같은 라이브러리가 작업을 신속하게 완료하기 위해 사용되는 곳입니다.

추출: 데이터를 항상 사용할 수 있는 것은 아니기 때문에 네트워크에서 가져와야 합니다. 이 경우 Scrapy 및 Beautiful Soup 라이브러리를 사용하여 인터넷에서 정보를 추출할 수 있습니다.

그래픽 표현: Seaborn 및 Matplotlib 라이브러리는 차트, 원형 차트 및 기타 시각적 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.

기계 학습: 기계 학습 라이브러리도 있습니다. Scikit-Learn 및 PyBrain은 인터페이스를 통해 분류, 회귀, 클러스터링과 같은 빠른 기계 학습 및 통계 모델링 도구를 제공하는 라이브러리 중 하나입니다.

Python의 이점

• 가용성: 여러 시스템(Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi 등)에서 사용할 수 있습니다.
• 간단하고 쉬움: 컴퓨터 프로그램이 작동하는 데 필요한 구문이나 단어 및 기호는 직관적이고 간단합니다. 실제로 영어 용어이므로 읽을 수 있습니다. C, Java, C#과 같은 다른 기술에 비해 코드 실행 시간이 단축되므로 개발자와 소프트웨어 엔지니어가 더 오랫동안 작업할 수 있습니다.
• 라이브러리: 코딩 시간을 줄이기 위해 재사용할 수 있는 사전 조립된 코드 세트입니다. 이렇게 하면 처음부터 코드를 작성하지 않아도 됩니다.
• 유연성: Java와 같은 다른 언어에 비해 유연성을 제공하며 다른 언어로는 해결이 불가능한 문제를 해결할 수 있습니다. 확장 가능하다는 것이 밝혀졌습니다.

이제 이 두 가지 프로그래밍 언어를 다양한 각도에서 살펴보았으니 "데이터 과학에 어떤 언어가 더 좋은가?"라는 질문이 떠오릅니다.

Python 또는 R을 선택하시겠습니까?

이 두 언어의 가장 큰 차이점은 상황을 처리하는 방식입니다. 두 오픈 소스 언어 모두 대규모 커뮤니티 지원을 받고 있으며 라이브러리와 도구를 지속적으로 확장하고 있습니다.

하지만 스스로에게 물어봐야 할 질문 중 하나는 "무엇에 더 집중하고 싶습니까? 기계 학습 또는 통계 학습?"입니다.

기계 학습은 인공 지능의 학문인 반면 통계 학습은 통계의 한 분야입니다. R은 통계 언어이므로 통계에 적합합니다. R은 이해하기 쉽기 때문에 통계에 대한 공식적인 배경 지식이 있는 사람이라면 누구나 R로 프로그래밍할 수 있습니다. Python은 기계 학습을 위한 최고의 선택입니다. 대규모 애플리케이션은 기계 학습의 초점입니다. Python은 특히 분석을 웹 애플리케이션에 연결해야 하는 경우 프로덕션 환경에서 사용할 수 있는 유연성과 확장성 때문에 이상적인 선택처럼 보였습니다.

트렌드 분석 및 급여 비교

아래 그림에서 볼 수 있듯이 Python 또는 R은 전 세계적으로 가장 인기 있는 검색어입니다. 추세적으로 보면 지난 10년 동안 Python이 R보다 더 인기가 있었습니다.

PayScale.com에 따르면 미국 Python 개발자의 평균 연봉은 $79,395인 반면, R 프로그램의 평균 연봉은 $68,554입니다(이 기사 게시 기준).

요약

Python은 광범위한 컴퓨터 공학 응용 프로그램에 사용할 수 있는 강력하고 적응력이 뛰어난 프로그래밍 언어입니다. R은 분석 구축에 널리 사용되는 언어입니다. 실제로 두 언어 모두 데이터 과학 분야에서 확실한 장점과 중요성을 갖고 있습니다.

그러나 사용할 언어를 선택하기 전에 다음 질문을 스스로에게 물어봐야 합니다.

• 기계 학습과 인공 지능 또는 통계 학습 및 분석에 관심이 있습니까?
• 귀하의 분야에서 가장 인기 있는 도구는 무엇입니까?
• 데이터 시각화에 대한 더 깊은 이해를 갖춘 분석가가 되고 싶나요, 아니면 이를 활용하여 웹 애플리케이션을 통합하고 싶나요?
• 프로그래밍 언어를 마스터하는 데 얼마나 오랜 시간을 할애하시겠습니까?

대체로 이 두 언어를 배우는 것은 결코 나쁜 생각이 아닙니다. 왜냐하면 "모든 것을 다 하는 것"은 컴퓨터 과학 엔지니어로서 당신에게만 도움이 될 것이기 때문입니다.

위 내용은 Python 또는 R: 데이터 과학에 어떤 프로그래밍 언어가 더 좋나요?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!