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파이썬 VS R! 데이터 과학에 대해 선택해야 하는 문제

최종 업데이트:2021-9-9

데이터 량의 증가, 컴퓨팅 성능 향상, 비즈니스에서 데이터 중심 의사 결정의 경향이 강해짐에 따라 데이터 과학은 오늘날의 비즈니스 환경에서 중요한 부분을 차지하게 되었습니다. IBM에 따르면, 현재 데이터 과학자와 데이터 분석가에 대한 수요가 매우 많다고 합니다.

파이썬(python) 과 R은 데이터 과학을 위한 프로그래밍을 위한 가장 인기 있는 두 가지 도구입니다. 파이썬(python)과 R 둘 다 오픈 소스이며 무료이며 1990년대 초에 개발되었습니다. 기계 학습과 데이터 과학의 실무자들에게 이 두 가지 도구는 절대적으로 필수적입니다.

R과 Python 모두 데이터 과학자가 선택한 언어가 되기 위해 경쟁하고 있지만, 그 중 하나를 결정하는 것은 매우 어렵습니다. 그래서 이 기사에서는 python 데이터 시각화 과 R을 포괄적으로 비교하려고 합니다.

파이썬 (python 데이터 시각화) 및 R의 역사 개요

파이썬- python 데이터 시각화

파이썬은 코드 가독성과 효율성을 강조하는 믿음으로 1989년 말에 출시되었습니다. 파이썬(Python)은 객체 지향 프로그래밍 언어로서 코드와 데이터를 서로 상호작용할 수 있는 객체로 그룹화한 것을 의미합니다. 이 현대적인 접근 방식을 통해 데이터 과학 실무자는 더 나은 안정성, 코드 가독성 및 모듈성으로 작업을 수행할 수 있습니다.

파이썬의 라이브러리 제품군에는 데이터 과학자가 고급 데이터 모델을 개발할 수 있는 Keras, Sci-kit-learn, TensorFlow와 같은 인기 있는 데이터 시각화 도구가 포함되어 있습니다.

python 데이터 시각화

R

R은 1992년에 개발된 절차 언어이며 수년간 데이터 과학자가 선호하는 프로그래밍 언어로 남아 있었습니다. R은 복잡한 작업을 수행하는 방법을 쉽게 이해할 수 있도록 해주기 때문에 데이터 모델을 구축하는 데 있어 엄청난 이점을 제공합니다. 그러나 성능과 코드 판독성이 저하될 경우에는 더욱 유용합니다.

데이터 과학 실무자들을 돕기 위해, R의 분석 지향 커뮤니티는 데이터 과학자가 처음부터 새로 구축해야 할 특정 복잡한 모델을 위한 오픈 소스 패키지를 개발했습니다. 또한 R은 깨끗한 시각화 및 대화형 웹 응용 프로그램 생성을 위한 프레임워크를 지원하여 품질 보고를 유지합니다.

데이터 수집

파이썬

Python은 CSV나 JSON 등 다양한 종류의 데이터 형식을 지원합니다. SQL 테이블도 코드로 직접 가져올 수 있습니다. 파이썬의 요청 라이브러리는 사용자가 코드 한 줄만으로 다른 웹 사이트의 데이터를 가져올 수 있게 합니다.

R

CSV, Excel 및 Txt 파일에서 R.SPSS 및 Minitab 형식 파일을 R 데이터 프레임으로 가져올 수도 있습니다. R은 파이썬처럼 웹에서 정보를 수집하는데 유용하지는 않지만, 모든 공통 소스의 데이터를 처리할 수 있습니다.

데이터 탐색

python 데이터 시각화

Python은 Panda와 같은 데이터 분석 라이브러리를 제공하여 데이터에서 통찰력을 발견합니다. 이를 통해 데이터를 몇 초 만에 정렬, 필터링 및 표시할 수 있으며 가장 좋은 점은 대량의 데이터를 지연 없이 처리할 수 있다는 점입니다.

팬더는 데이터 프레임으로 형성되며, 이것은 프로젝트 중에 여러 번 재정의될 수 있습니다. 필요한 경우 NaN(숫자가 아님) 값을 숫자 분석에 적합한 값으로 입력하여 데이터를 정리할 수도 있습니다.

R

R은 주로 대규모 데이터 세트의 수치 및 통계 분석을 위해 구축되었으므로 데이터 탐색을 수행하는 동안 많은 옵션이 있는 것은 당연합니다. 데이터에 다양한 통계 테스트를 적용하고 확률 분포를 작성하며 표준 데이터 마이닝 및 기계 학습 기술을 사용할 수 있습니다.

기본 R 기능은 분석, 신호 처리, 통계 처리, 난수 생성의 기본을 통합합니다.

데이터 모델링

python 데이터 시각화

Python에는 Numpy라는 라이브러리가 있는데, Numpy는 수치 모델링 분석을 위해 사용할 수 있고, 계산과 과학 컴퓨팅을 위해 과학, 수학, 엔지니어링을 위한 오픈 소스 Python 기반 소프트웨어인 SciPy를 사용할 수 있습니다. Scikit-learn 라이브러리를 사용하면 수 톤의 기계 학습 알고리즘에 액세스할 수 있습니다. Scikit-learn에는 기계 학습의 힘을 활용할 수 있는 직관적인 인터페이스가 있습니다.

R

특수 모형화 분석을 수행하려면 R의 핵심 기능 이외의 패키지에 의존해야 하는 경우가 있습니다.

마지막으로

파이썬은 프로그래밍 경험이 많지 않아도 쉽게 습득할 수 있는 다재다능한 프로그래밍 언어입니다. python 데이터 시각화 는 다양한 작업에 사용될 수 있으며 이를 학습하는 것은 데이터 과학 경력에 큰 도움이 될 것입니다.

반면, R은 데이터 과학의 필수적인 부분인 데이터 분석을 위해 특별히 설계되었습니다. 데이터 과학 분야에서 오랜 경력을 쌓고 싶다면 R을 배우는 것이 중요합니다.

솔직히, R과 python 데이터 시각화 를 배우는 것은 매우 중요하며 각각의 용도와 장점이 있습니다.

출처: https://data-flair.training/blogs/r-vs-python-for-data-science/

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