Python과 R: 차이점은 무엇인가요?

Python은 공백을 넉넉하게 사용하여 코드 가독성을 강조하는 범용 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 1989년에 출시된 Python은 배우기 쉬워 프로그래머와 개발자들이 선호하는 언어입니다. 실제로 Python은 Java와 C에 이어 세계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

다음을 포함하여 여러 Python 라이브러리가 데이터 과학 작업을 지원합니다.

• 대형 차원 배열을 처리하기 위한 Numpy

• 데이터 조작 및 분석을 위한 Pandas

• 데이터 시각화 구축을 위한 Matplotlib

또한 Python은 대규모로 머신 러닝을 배포하는 데 특히 적합합니다. 전문화된 딥 러닝 및 머신 러닝 라이브러리 제품군에는 데이터 과학자가 프로덕션 시스템에 직접 연결되는 정교한 데이터 모델을 개발할 수 있는 scikit-learn, Keras 및 Tensorflow과 같은 도구가 포함되어 있습니다. Jupyter Notebooks는 라이브 Python 코드, 방정식, 시각화 및 데이터 과학 설명이 포함된 문서를 쉽게 공유할 수 있는 오픈 소스 웹 애플리케이션입니다.

R은 통계 분석 및 데이터 시각화에 최적화된 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 1992년에 개발된 R은 복잡한 데이터 모델과 데이터 보고를 위한 우아한 도구를 갖춘 풍부한 에코시스템을 갖추고 있습니다. 최근 집계에 따르면 심층 분석을 위해 CRAN(Comprehensive R Archive Network)을 통해 13,000개 이상의 R 패키지를 사용할 수 있었습니다.

데이터 과학 학자와 연구자들 사이에서 인기 있는 R은 다음을 위한 다양한 라이브러리와 도구를 제공합니다.

• 데이터 정리 및 준비

• 시각화 생성

• 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘 학습 및 평가

R은 일반적으로 단순화된 통계 분석, 시각화 및 보고를 위한 통합 개발 환경(IDE)인 RStudio 내에서 사용됩니다. R 애플리케이션은 Shiny를 통해 웹에서 직접 또는 대화형으로 사용할 수 있습니다.

두 언어의 주요 차이점은 데이터 과학에 대한 접근 방식에 있습니다. 두 오픈 소스 프로그래밍 언어 모두 대규모 커뮤니티에서 지원을 받으며 라이브러리와 도구를 지속적으로 확장하고 있습니다. 하지만 R이 주로 통계 분석에 사용되는 반면, Python은 데이터 정리에 대한 보다 일반적인 접근 방식을 제공합니다.

Python은 C 및 Java와 매우 유사한 다목적 언어로, 배우기 쉽고 읽기 쉬운 구문을 가지고 있습니다. 프로그래머는 Python을 사용하여 데이터 분석을 탐구하거나 확장 가능한 프로덕션 환경에서 기계 학습을 사용합니다. 예를 들어, Python을 사용하여 모바일 API에 얼굴 인식을 구축하거나 기계 학습 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

반면에 R은 통계학자에 의해 구축되었으며 통계 모델과 분석에 크게 의존합니다. 데이터 과학자는 단 몇 줄의 코드와 멋진 데이터 시각화를 통해 심층 통계 분석에 R을 사용합니다. 예를 들어, 고객 행동 분석이나 연구에 R을 사용할 수 있습니다.

• 데이터 수집: Python은 쉼표로 구분된 값(CSV) 파일부터 웹에서 가져온 JSON까지 모든 종류의 데이터 형식을 지원합니다. SQL 테이블을 Python 코드로 직접 가져올 수도 있습니다. 웹 개발의 경우 Python 요청 라이브러리를 사용하면 웹에서 데이터를 쉽게 가져와 데이터 세트를 구축할 수 있습니다. 반면 R은 데이터 분석가가 Excel, CSV 및 텍스트 파일에서 데이터를 가져올 수 있도록 설계되었습니다. Minitab 또는 SPSS 형식으로 작성된 파일도 R 데이터 프레임으로 변환할 수 있습니다. Python은 웹에서 데이터를 가져오는 데 더 다재다능하지만, Rvest와 같은 최신 R 패키지는 기본적인 웹 스크래핑을 위해 설계되었습니다.
  
  
• 데이터 탐색: Python에서는 Python용 데이터 분석 라이브러리인 Pandas를 사용하여 데이터를 탐색할 수 있습니다. 몇 초 만에 데이터를 필터링, 정렬 및 표시할 수 있습니다. 반면에 R은 대규모 데이터 세트의 통계 분석에 최적화되어 있으며, 데이터 탐색을 위한 다양한 옵션을 제공합니다. R을 사용하면 확률 분포를 구축하고, 다양한 통계 테스트를 적용하고, 표준 머신 러닝 및 데이터 마이닝 기법을 사용할 수 있습니다.
  
  
• 데이터 모델링: Python에는 수치 모델링 분석을 위한 Numpy, 과학 컴퓨팅 및 계산을 위한 SciPy, 머신 러닝 알고리즘을 위한 scikit-learn 등 데이터 모델링을 위한 표준 라이브러리가 있습니다. R에서 특정 모델링을 분석하려면 때때로 R의 핵심 기능 외의 패키지에 의존해야 할 때가 있습니다. 하지만 Tidyverse라는 특정 패키지 세트를 사용하면 데이터를 쉽게 가져오고, 조작하고, 시각화하고, 보고할 수 있습니다.
  
  
• 데이터 시각화: 시각화는 Python의 강점은 아니지만, 기본적인 그래프와 차트를 생성하는 데 Matplotlib 라이브러리를 사용할 수 있습니다. Plus, Seaborn 라이브러리를 사용하면 Python으로 더 매력적이고 유익한 통계 그래픽을 그릴 수 있습니다. 그러나 R은 기본 그래픽 모듈을 통해 기본 차트와 플롯을 쉽게 만들 수 있는 통계 분석 결과를 보여주기 위해 구축되었습니다. 회귀선이 있는 복잡한 산점도와 같은 고급 플롯에도 ggplot2를 사용할 수 있습니다.

올바른 언어를 선택하는 것은 상황에 따라 다릅니다. 다음과 같은 사항을 고려해야 합니다.

• 프로그래밍 경험이 있으신가요? 읽기 쉬운 구문 덕분에 Python은 선형적이고 매끄러운 학습 곡선을 가지고 있습니다. 초보 프로그래머에게 좋은 언어로 간주됩니다. R을 사용하면 초보자도 몇 분 안에 데이터 분석 작업을 실행할 수 있습니다. 그러나 R의 고급 기능이 복잡하기 때문에 전문 지식을 개발하기가 더 어려워집니다.
  
  
• 동료들은 무엇을 사용하나요? R은 프로그래밍 기술이 없는 학자, 엔지니어 및 과학자가 사용하는 통계 도구입니다. Python은 광범위한 산업, 연구 및 엔지니어링 워크플로에서 사용되는 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 언어입니다.
  
  
• 어떤 문제를 해결하고 싶으신가요? R 프로그래밍은 데이터 탐색 및 실험을 위한 타의 추종을 불허하는 라이브러리를 통해 통계 학습에 더 적합합니다. Python은 머신 러닝과 대규모 애플리케이션, 특히 웹 애플리케이션 내의 데이터 분석을 위해 더 나은 선택입니다.
  
  
• 차트와 그래프가 얼마나 중요한가요? R 애플리케이션은 데이터를 아름다운 그래픽으로 시각화하는 데 이상적입니다. 반면, Python 애플리케이션은 엔지니어링 환경에 통합하기가 더 쉽습니다.

Microsoft Machine Learning Server와 같은 많은 도구는 R과 Python을 모두 지원합니다. 이것이 대부분의 조직이 두 언어를 조합하여 사용하는 이유이며, R과 Python에 대한 논쟁은 아무 소용이 없습니다. 실제로 초기 단계의 데이터 분석 및 탐색을 R에서 수행한 다음 데이터 제품을 제공할 때 Python으로 전환할 수 있습니다.

컴퓨터 과학 순수주의자들에게 Python은 항상 데이터 과학에 적합한 프로그래밍 언어로 두드러진다. 한편 R에는 자체 챔피언이 있습니다. Stack Overflow와 같은 개발 커뮤니티에서 직접 확인해 보세요. Python 및 R을 통한 데이터 분석 가능성에 대해 자세히 보기 위해 다음 Learn Hub 문서를 살펴보는 것이 좋습니다. IBM Developer Hub에서 데이터 과학 튜토리얼의 언어를 확인하는 것도 권장됩니다.

• 머신 러닝이란 무엇인가요?
• 데이터 마이닝이란 무엇인가요?
• 데이터 과학 언어 튜토리얼

오픈 소스 언어와 프레임워크를 사용하여 데이터 과학 개발을 가속화하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 IBM Watson Studio를 살펴보세요.