무료 한글판 자료 | Top 6 Data Science Programming Languages for 2022

데이터 사이언스는 21세기의 가장 인기 있는 기술 중 하나가 되었습니다. 산업분야에서 데이터 사이언티스트에 대한 수요가 높은 상황에서, 이 분야에 능숙해지기 위해서는 훌륭한 기술을 보유한 사람이 필요합니다. 수학 능력 외에도 프로그래밍 전문지식의 요건이 있습니다. 그러나 전문지식을 얻기 전에 데이터 과학자를 꿈꾸는 사람은 직무에 필요한 프로그래밍 언어의 유형에 대해 올바른 결정을 내릴 수 있어야 합니다. 이 기사에서 우리는 능숙한 데이터 사이언티스트가 되기 위해 필요한 데이터 과학 프로그래밍 언어의 일부를 살펴볼 것습니다.

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데이터 사이언스에 대한 소개

프로그래밍은 소프트웨어 발전의 버팀목입니다. 데이터 사이언스는 컴퓨터 사이언스를 포함한 여러 분야의 집합체입니다. 그것은 과학의 과정과 방법을 이용하여 데이터로부터 분석하여 결론을 얻어내는 것에 관련됩니다. 이 역할에 맞게 설계된 특정 프로그래밍 언어를 실행합니다. 대부분의 언어가 소프트웨어의 개발에 부합하지만, 데이터 사이언스를 위한 프로그래밍은 사용자가 데이터로부터 예측을 사전 처리, 분석 및 생성하도록 돕는다는 점에서 다릅니다. 이러한 데이터 중심 프로그래밍 언어는 데이터 사이언스의 세부사항에 적합한 알고리즘을 수행할 수 있습니다. 그러므로 능숙한 데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 다음의 데이터 사이언스 프로그래밍 언어 중 하나를 마스터해야 합니다. 그 전에도 데이터 분석가 놓쳐서는 안될 꿀팁이라는 문장을 제공했습니다. 관심있는 분들이 참고해 보세요~

최고의 데이터 사이언스 프로그래밍 언어

다음은 상위 데이터 사이언스 프로그래밍 언어의 중요성과 자세한 설명입니다.

1.Python

이것은 사용하기에 매우 편리하고, 번역에 기초한, 고급 프로그래밍 언어입니다. Python은 다양한 역할을 위한 방대한 라이브러리 배열을 가진 다용도 언어입니다. 그것은 더 쉬운 학습 곡선과 유용한 라이브러리 때문에 데이터 사이언스의 가장 인기 있는 선택 중의 하나가 되었습니다. Python이 관측한 코드의 가독성도 데이터 사이언스의 보편적인 선택으로 이어졌습니다. 데이터 사이언티스트는 복잡한 문제를 다루기 때문에 이해하기 쉬운 언어를 갖는 것이 이상적입니다. Python은 사용자가 필요한 알고리즘의 표준을 따르면서 솔루션을 더 쉽게 구현할 수 있도록 합니다.

Python은 다양한 라이브러리를 지원합니다. 데이터 사이언스의 문제 해결의 다양한 단계는 맞춤형 라이브러리를 사용합니다. 데이터 사이언스 문제를 해결하려면 데이터 사전 처리, 분석, 시각화, 예측 및 데이터 보존이 필요합니다. 파이썬은 이러한 단계를 수행하기 위해 Pandas, Numpy, Matplotlib, SciPy, scikit-learn 등 전용 라이브러리를 보유하고 있습니다. 또한 Tensorflow, Keras, Pyeterch 같은 고급 파이썬 라이브러리는 데이터 사이언티스트를 위한 딥러닝 도구를 제공합니다. 

2.R

통계적으로 지향하는 과제에 있어서 R은 완벽한 언어입니다. Python과 비교했을 때 데이터 사이언티스트 지망생들은 가파른 학습곡선을 마주해야 할지도 모릅니다. R은 특히 통계 분석에 전념하고 있습니다. 그러므로 그것은 통계학자들 사이에서 매우 인기가 있습니다. 데이터 분석 목적 및 통계에 대한 심층적인 분석을 원한다면 R을 선택하는 것이 좋습니다. R의 유일한 단점은 통계 프로그래밍 이외의 업무에는 사용되지 않는다는 것을 의미하는 범용 프로그래밍 언어가 아니라는 것습니다. 

CRAN의 오픈 소스 리포지토리에 10,000개가 넘는 소프트웨어를 보유하고 있으며, R은 모든 통계 애플리케이션에 캐터링합니다. R의 또 다른 강점은 복잡한 선형대수를 처리하는 능력입니다. 이는 R을 통계적 분석뿐만 아니라 신경망에도 이상적으로 만듭니다.  R의 또 다른 중요한 특징은 시각화 라이브러리 ‘gplot2’입니다. R.Studio와 같은 R. R. 기반 환경에 아파치 스파크 인터페이스를 제공하는 클리어프스와 스파클리와 같은 다른 스튜디오 패키지도 있어 데이터베이스를 쉽게 연결할 수 있습니다. “RMySQL”이라는 패키지가 내장되어 있어 MySQL과 R의 기본 연결을 제공합니다. 이러한 모든 특징들은 R을 하드코어 데이터 사이언티스트들에게 이상적인 선택으로 만듭니다.

3. SQL

‘데이터 사이언스의 제일 중요한 부분’으로 불리는 SQL은 데이터 사이언티스트가 갖춰야 할 가장 중요한 기술입니다. SQL 또는 ‘구조화된 쿼리 언어’는 관계형 데이터베이스라고 불리는 조직화된 데이터 소스에서 데이터를 검색하기 위한 데이터베이스 언어입니다. 데이터 사이언스에서 SQL은 데이터베이스의 업데이트, 쿼리 및 조작을 위한 것입니다. 데이터 사이언티스트로서, 데이터를 검색하는 방법을 아는 것이 업무에서 가장 중요한 부분입니다. SQL은 데이터 사이언스의 ‘중요한 무기’으로, 제한된 기능을 제공하지만 특정 역할에 필수적이라는 것을 의미합니다.  MySQL, SQLite, PostgreSQL와 같은 다양한 구현을 가지고 있습니다. 

능숙한 데이터 사이언티스트가 되기 위해서는 데이터 베이스에서 데이터를 추출하고 짜내는 작업이 필요합니다. 이를 위해서는 SQL에 대한 지식이 필수가 됩니다. 또한 SQL은 선언적인 구문 때문에 읽기 쉬운 언어입니다. 예를 들어 SELECT name FROM users WHERE salary> 20000 이것은 매우 직관적입니다.

4. Scala

Scala는 Jave 프로그래밍 언어가 JVM에서 작동하는 확장형입니다. 그것은 범용 프로그래밍 언어의 일종으로, 객체 지향의 기술과 기능 프로그래밍 언어의 특징을 가지고 있습니다. Scala를 빅데이터 플랫폼인 Spark와 연계해 사용할 수 있습니다. 이것은 많은 양의 데이터를 다룰 때 Scala를 이상적인 프로그래밍 언어가 됩니다.

Scala는 Java와의 완벽한 상호운용성을 제공하는 동시에 데이터와의 긴밀한 친화력을 유지합니다. 데이터 사이언티스트가 되려면, 필요한 어떤 형태로든 데이터를 조각할 수 있도록 프로그래밍 언어의 사용에 확신을 가져야 합니다. Scala는 이 역할을 위해 특별히 만들어진 효율적인 언어입니다. Scala의 가장 중요한 특징은 대규모 병렬 처리를 용이하게 하는 능력입니다. 그러나 Scala는 가파른 학습곡선을 겪고 있어 초보자에게는 추천하지 않습니다. 결국 데이터 사이언티스트로서의 선호도가 대량의 데이터를 다루고 있다면 Scala + Spark가 최선의 선택입니다.

5.Julia

Julia는 최근에 개발된 프로그래밍 언어로서 과학적인 컴퓨팅에 가장 적합합니다. 파이썬처럼 단순해 인기가 많고, C언어가 번개처럼 빠른 성능을 가지고 있습니다. 이것은 Julia를 복잡한 수학 연산을 필요로 하는 분야에 이상적인 언어로 만들었습니다. 데이터 사이언티스트로서, 우리는 복잡한 수학이 필요한 문제를 연구할 것입니다. Julia는 그런 문제들을 매우 빠른 속도로 해결할 수 있습니다.

Julia는 최근 개발로 인해 안정적인 출시로 인해 몇 가지 문제에 직면했지만, 지금은 인공지능의 언어로 널리 인정받고 있습니다. 머신러닝 아키텍처인 플럭스는 진보된 AI 과정을 위한 Julia의 일부분입니다. 많은 은행과 컨설팅 서비스들이 Julia for Risk Analytics를 사용하고 있습니다.

6. SAS

R과 마찬가지로 SAS를 통계 분석에 사용할 수 있습니다. 유일한 차이점은 SAS가 R과 같은 오픈 소스가 아니라는 것입니다. 하지만, 그것은 통계를 위해 고안된 가장 오래된 언어 중 하나입니다. SAS 언어 개발자들은 고급 분석, 예측 모델링 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 자체 소프트웨어 제품군을 개발했습니다. SAS는 신뢰성이 높고 전문가와 분석가들로부터 높은 승인을 받았습니다. 안정적이고 안전한 플랫폼을 찾고 있는 기업들은 SAS를 분석 요건으로 사용합니다. SAS는 폐쇄형 소스 소프트웨어일 수 있지만, 통계 분석과 기계 학습을 위한 광범위한 라이브러리와 패키지를 제공합니다.

SAS는 우수한 지원 시스템을 갖추고 있어 우리의 회사가 의심의 여지 없이 이 툴에 의존할 수 있습니다. 그러나 SAS는 고급 소프트웨어와 오픈 소스 소프트웨어의 등장으로 뒤처집니다. 현대 프로그래밍 언어가 제공하는 SAS에 보다 진보된 도구와 기능을 통합하는 것은 좀 어렵고 매우 비용이 많이 듭니다.

데이터 사이언티스트를 위한 프로그래밍 언어의 일부입니다.

마무리

데이터 사이언스는 끊임없이 성장하는 기술과 도구를 가진 역동적인 분야입니다. 데이터 사이언스는 방대한 분야인 만큼 구체적으로 해결해야 할 문제를 선택해야 합니다. 이를 위해 가장 적합한 프로그래밍 언어를 선택해야 합니다. 위에서 언급한 프로그래밍 언어는 데이터 사이언스의 몇 가지 핵심 영역에 초점을 맞추고 있으며, 항상 요구사항에 따라 새로운 언어를 실험할 용의가 있어야 합니다.

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