Python vs R

R과 Python 둘 중 어떤 것을 우선적으로 배워야 할까요?

 

이번 글에서는 데이터 분석의 두 도구, R과 Python의 차이점을 이해해 보죠.

각각의 생태계, 기능 및 보편적인 활용 사례를 자세히 살펴봅니다.

두 가지 모두 강력한 프로그래밍 언어이지만, 서로 다른 요구 사항을 충족하고 서로 다른 영역에서 강합니다.

 

1. 기원과 주요 초점

R: R은 통계 분석 및 데이터 시각화를 위해 특별히 설계되었습니다. 통계 커뮤니티에서 시작되었기 때문에 통계 테스트, 모델 및 분석을 위한 다양한 패키지가 있습니다.
Python: Python은 가독성과 다용도로 잘 알려진 간단한 구문을 가진 범용 언어입니다. 웹 개발, 자동화, 데이터 과학 및 인공 지능과 같은 다양한 분야에서 사용됩니다.

2. 데이터 분석 및 시각화
R: R은 전문 통계 연산에 강점이 있습니다. 내장된 함수 및 패키지(예: 시각화를 위한 ggplot2)는 통계 데이터 분석에 매우 최적화되어 있습니다.
Python: Python도 데이터 분석 및 시각화를 지원하지만, 데이터 조작을 위한 Pandas, 시각화를 위한 Matplotlib, Seaborn과 같은 외부 라이브러리를 통해 지원됩니다.

3. 커뮤니티 및 라이브러리
R: R의 커뮤니티는 주로 통계학자 및 데이터 분석가로 구성되어 있습니다. 즉, CRAN과 같은 대부분의 라이브러리가 통계 분석 및 데이터 시각화에 맞춰져 있습니다.
Python: Python의 커뮤니티는 소프트웨어 개발의 여러 분야에 걸쳐 광범위합니다. NumPy와 SciPy와 같은 라이브러리는 수치 계산에 탁월하며, TensorFlow와 PyTorch는 머신 러닝과 AI 분야에서 인기가 높습니다.

4. 학습의 용이성

R: R은 특히 프로그래밍에 익숙하지 않은 사람들에게는 가파른 학습 곡선을 가지고 있습니다. 구문과 데이터 구조는 독특하지만 통계 분석에 강력합니다.
Python: Python은 영어와 어느 정도 유사한 가독성과 간단한 구문으로 인해 초보자에게 권장되는 경우가 많습니다.

5. 통합 및 확장성
R: R은 Python보다 확장성이 떨어지며 백엔드 시스템에는 일반적으로 사용되지 않습니다. 대규모 데이터 프로세스의 경우 속도가 느릴 수 있습니다.
Python: Python은 확장성이 뛰어나고 다른 기술과 잘 통합되므로 간단한 스크립트부터 복잡한 머신 러닝 알고리즘에 이르기까지 광범위한 애플리케이션에 적합합니다.

6. 활용 분야
R: R은 통계 분석을 위한 학계 및 연구 분야와 통계에 크게 의존하는 산업에서 높은 평가를 받고 있습니다.
Python: Python은 다재다능한 기능으로 인해 다양한 산업에서 널리 선택하고 있습니다. 웹 개발, 자동화, 데이터 과학 및 AI에 사용되며 대형 기술 기업의 지원을 받고 있습니다.