이번시간에는 R과 Python의 장단점에 대해 알아보도록 하겠습니다.

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R

통계 전용 프로그램 언어로써 SPSS,SAS,MATLAB 등 전통적인 통계 및 마이닝 패키지의 고 비용으로 힘들어하던 통계 전무가들이 이를 개선하고자 만든 언어

Python

직관적인 문법과 객체지향과 함수형 프로그래밍 모두를 포괄하는 유연한 프로그램 아키텍쳐, 다양한 라이브러리 등의 큰 강점을 가지면서 프로그래밍의 주류가 되고 있는 언어

그래프 출처: 링크드인

개인적으로 개발 언어에 익숙하지 않으나 통계 분석에 능한 현업 사용자라면 머신러닝을 위해 R을 선택하는 것이 유용할 수 있습니다. 파이썬도 직관적인 언어이지만, R의 경우 통계 분석을 위해 특화된 언어이며, 무엇보다 오랜 기간 동안 많은 R사용자들이 생성하고 검증해온 다양한 통계 패키지를 보유하고 있습니다. 하지만 익숙치 않다면 Python을 하며 R에 대해 얕게 공부하는 방법도 좋다고 생각합니다. 또한 딥러닝까지 할 경우 Python이 적합합니다.

Python의 강점

• 쉽고 뛰어난 개발 생산성으로 개바자들 뿐만 아니라 Academy나 타 영역 인재들이 선호
• Google, Facebook 등 유수의 IT 업계에서도 Python의 높은 생산성으로 인해 활용도가 높음
• 오픈 소스 계열의 전폭적인 지원을 받고 있음
• 많은 라이브러리 지원으로 어떠한 유형의 개발도 쉽게 가능
• *Interpreter Language의 특성상 속도는 느리지만 쉽고 유연한 특징으로 인해 데스크탑, 서버, 네트워크, 시스템, IOT등 다양한 영역에서 사용
• 분석 영역을 넘어서 ML 기반의 다양한 Application 개발이 쉽게 가능
• 기존 Application 과의 연계도 쉬움(서로 다른 언어로 개발된 Application의 경우 RestAPI)
• Enterprise 아키텍처에서 연계,확장 가능(ex Microservice 실기간 연계)

Interpreter Language(해석기)

• 소스코드를 바로 실행하는 컴퓨터 프로그램 또는 환경을 뜻합니다. 소슼코드를 목적코드로 옮기는 컴파일과는 대비가 됩니다.
• 소스코드를 한줄 한줄 읽으며 프로그램이 실행 됩니다.
• 번역과 실행이 동시에 이루어지기 때문에 별도의 실행파일이 존재하지 않습니다.
• 종류 : JAVAScript, HTML, SQL, Python 등
• 인터프리터 실행과정
  
  Compile(컴파일)
• 소스코드에서 목적코드로 옮기는 것을 뜻합니다.
• 컴파일을 하게 되면 실행가능한 파일(프로그램)이 생성됩니다.
• 이러한 프로그램을 목적프로그램이라고 하고, 컴퓨터 하드웨어(CPU)가 알 수 있는 기계어로 번역 되었다는 의미의 바이너리(binary)파일 이라고도 합니다.
• 번역과 실행이 따로 이루어집니다.
• 종류 : C, C++, JAVA, C# 등
• 컴파일 실행과정
  
  내용 출처 : D.Y

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오늘도 긴 글 읽느라 고생하셨습니다.

😁 power through to the end 😁