데이터분석 아티클 13 - R vs 파이썬, 빅데이터 분석에 무엇이 더 좋을까?

1. 오늘의 아티클(주제)

https://yozm.wishket.com/magazine/detail/1178/

R vs 파이썬, 빅데이터 분석엔 무엇이 더 좋을까? | 요즘IT

2. 아티클 정보 요약

빅데이터를 위한 프로그래밍 언어

1)프로그래밍 언어의 종류

 : 여러 언어 체계가 있으며, 각 언어마다 다른 장단점 있음

 

R vs 파이썬

-빅데이터 처리 위한 대표적 언어

1)공통점

-데이터 분석을 위한 다양한 패키지 제공

-데이터 분석가 및 데이터 과학자에 주요 이용자층 형성 => 다양한 기능, 잦은 업데이트, 커뮤니티 활성화

-오픈소스 : 무료

2)R의 특징 : 'R의 가장 큰 장점은 통계학자가 만들었다는 것이고 R의 가장 큰 단점 역시 통게학자가 만들었다'

-통계 분석과 관련한 다양한 기능 제공

-복잡한 통계 알고리즘도 단 몇 줄의 코드로 구현 가능

-같은 통계 분석 시 파이썬보다 더욱 상세한 결과물

-단점 : 파이썬보다 느림 =>빅데이터 처리에 있어 치명적 단점

3)파이썬의 특징

-최신 머신러닝, 딥러닝 알고리즘 제공 : R도 제공하나 수준 차이 큼

-최신 AI 환경들 대부분 파이썬 기반으로 하고 있음

-단점 : 통계분석에선 R에 비해 뒤떨어짐

 

어떤 프로그래밍 언어를 선택해야 하는가

1)분석 목적에 적합한 프로그래밍 언어

-위의 특성에 따라 언어 선택

-하지만 대부분의 데이터 분석가 혹은 과학자는 통계분석과 AI 알고리즘 모두 이용해야 하는 경우가 대부분

 =>목적뿐만 아니라 다양한 측면에서 고려해야 : '사람들이 얼마나 자주 사용하는가?'

2)많은 사람들이 사용하는 프로그래밍 언어

-많이 사용한다는 것체가 많은 장점이 있다는 것을 의미

-최신 알고리즘 혹은 새로운 기능 우선 배포

-커뮤니티 통한 검색 쉽고 빠르게 할 수 있음

 

선택의 몫

-자신의 목적이 무엇인가, 다른 사람들은 같은 분야에서 어떤 프로그램을 많이 사용하고 있는가 고려해야함

3. 인사이트 

-R은 통계에, 파이썬은 머신러닝/딥러닝/AI 분야에 특화됨

-같은 분야의 사람들이 얼마나 많이 쓰는지, 관련 커뮤니티 얼마나 활성화되어있는지 고려할 것!