데이터 과학에서 사용할 7가지 프로그래밍 언어

데이터 과학의 끊임없는 진화와 함께 당신은 현장의 최첨단 기술에 능숙해야 합니다. 이 기사에서는 데이터 과학에서 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어를 살펴보겠습니다.

데이터는 지난 10년 동안 엄청나게 가치가 높아졌습니다.

모든 대기업에는 우수한 데이터 과학자의 도움으로 비즈니스 수행 방식에 도움이 되는 귀중한 데이터가 있습니다. 다른 경우에는 잘 작동하지 않을 수 있는 전략을 정확히 찾아냅니다.

산업이 확장되고 데이터 과학자에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

데이터 과학자가 되려면 먼저 해당 분야 최고의 프로그래밍 언어를 배워야 합니다.

데이터 과학에서 가장 많이 사용되는 언어와 사용해야 하는 이유를 살펴보겠습니다.

파이썬

현재 Python은 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어입니다. PYPL 및 TIOBE와 같은 여러 프로그래밍 언어 인덱스가 이를 확인합니다.

Python은 가장 강력하고 유연한 언어 중 하나이며 데이터 과학에서도 광범위하게 사용됩니다. 주된 이유는 타사 라이브러리의 대규모 컬렉션과 함께 쉽고 우아한 구문입니다.

데이터 과학 분야의 모든 곳에서 찾을 수 있는 도구는 Jupyter입니다.

Jupyter 노트북을 사용하면 작업 중인 코드의 결과를 빠르게 확인하고, 데이터를 플롯하고, 마크다운 블록을 통해 코드 문서를 작성할 수 있습니다.

이것은 Python 전용 도구는 아니지만 가장 일반적인 조합은 Python과 Jupyter입니다.

Python의 커뮤니티는 항상 새로 온 사람들에게 친절합니다. 의심을 해결하기 위해 항상 Stack Overflow와 같은 포럼과 사이트가 있습니다.

이 언어 학습을 시작하고 싶다면 목적에 맞는 완벽한 Python 학습 리소스 목록이 있습니다.

아르 자형

R은 통계 계산, 데이터 분석 및 기계 학습에 사용되는 1993년에 처음 도입된 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다.

스택 오버플로 분석에 따르면 R의 인기는 지난 몇 년 동안 증가했습니다.

R은 연구원들 사이에서 널리 사용되지만 최근에는 Google, Facebook, Twitter와 같은 빅 테크 회사에서 데이터 분석 및 통계 관련 목적으로 사용하고 있습니다.

우리는 이 언어의 장점에 대해 몇 시간 동안 이야기할 수 있었습니다.

R은 Python과 마찬가지로 인터프리터 언어이므로 컴파일러 없이도 코드를 실행할 수 있습니다. 동시에 R은 크로스 플랫폼이므로 OS에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

R은 매우 인기 있는 언어이므로 선택할 수 있는 편집기와 IDE가 많습니다. 그러나 수년 동안 RStudio는 R 개발을 위한 가장 인기 있는 IDE였습니다.

기존의 통계 사용을 뛰어 넘을 수 있습니다. R을 사용하면 모든 종류의 애플리케이션을 빌드할 수 있는 방대한 라이브러리 레퍼토리에 액세스할 수 있습니다. 예를 들어 Shiny 패키지를 사용하면 R IDE에서 편안하게 미적 웹 앱을 개발할 수 있습니다.

통계나 연구에 관심이 있다면 R을 사용하는 것은 쉬운 일이 아닙니다.

줄리아

Julia는 Python, Ruby, Lisp 및 R과 같은 언어의 장점을 최대한 활용하여 C의 속도와 결합하고 Matlab과 같은 친숙한 수학적 표기법을 포함합니다.

우리는 Julia를 기계 학습, 데이터 마이닝, 분산 및 병렬 컴퓨팅과 같은 컴퓨터 과학의 특정 분야에서 놀라운 동시에 일반 프로그래밍에 충분히 좋은 언어를 만들려는 야심 찬 시도라고 말할 수 있습니다.

Julia의 주요 장점 중 하나는 속도이며 C, Rust, Lua 및 Go와 같은 언어와 비슷합니다. JIT(Just-In-Time) 컴파일이기 때문입니다.

지난 몇 년 동안 Julia는 사용자 기반을 크게 늘렸습니다. 2022년 기준 누적 다운로드 수에서 이를 확인할 수 있습니다.

Julia는 다음과 같은 이유로 데이터 과학에 매우 뛰어납니다.

• 그 언어는 수학자들이 배우기 더 쉽습니다. 프로그래머가 아닌 사람들이 사용하는 수학 공식과 유사한 구문을 사용합니다.
• 가비지 수집기를 수동으로 제어하는 ​​자동 메모리 관리.
• 기계 학습 및 통계에 최적화되어 있습니다.
• 거의 스크립팅 언어인 것처럼 동적 타이핑.
• 데이터와 상호 작용하는 여러 Julia 라이브러리(DataFrames.jl, JuliaGraphs 등).

Julia의 커뮤니티는 매우 활발하여 이 언어를 기리는 노래를 만들었습니다.

기본적으로 데이터 과학을 지원하는 언어, Python의 사용 용이성, C의 속도를 원하는 경우 Julia가 선택 언어입니다.

스칼라

Scala는 2004년에 처음 도입된 고급 프로그래밍 언어로 JVM(Java Virtual Machine)에서 실행되거나 브라우저의 JavaScript와 함께 실행됩니다.

Java 프로그래머가 지루하고 제한적이라고 생각하는 몇 가지 측면을 개선하기 위해 만들어졌습니다. 이러한 개선 사항 중에서 이미 친숙한 객체 지향 패러다임과는 별도로 함수형 프로그래밍의 통합을 찾습니다. Scala가 Python 또는 Java 자체에 비해 더 빠른 언어라는 것도 마찬가지로 플러스입니다.

많은 데이터 과학자들은 대규모 데이터 세트의 분석에 대해 말할 때 매우 중요하기 때문에 Scala를 도구 세트에 통합했습니다.

스택 오버플로 2021 설문 조사에 따르면 스칼라는 전 세계에서 7번째로 많이 지불되는 언어입니다. 그러나 Scala 작업은 업계에서 흔하지 않기 때문에 이 통계에 주의해야 합니다.

Scala는 JVM에서 실행되기 때문에 빅 데이터, 수학, 데이터베이스 및 컴퓨터 과학 전반에 사용되는 수많은 기존 라이브러리와 일부 Scala 전용 패키지에 액세스할 수 있습니다.

이미 Java에 능통하다면 Scala가 데이터 과학으로 전환하는 데 적합한 언어가 될 수 있습니다.

바로 이 모험을 시작할 수 있는 공식 투어입니다.

자바

Java는 수십 년 동안 가장 많이 사용되고 사랑받는 프로그래밍 언어 중 하나였습니다. 상상할 수 있는 거의 모든 상황에서 사용할 수 있는 만능 언어입니다.

데이터 과학도 예외는 아닙니다. Java는 주로 모바일 및 웹 응용 프로그램에서 사용되지만 강력한 사용자 기반으로 인해 Hadoop 또는 Spark와 같은 다른 인기 있는 프레임워크와 함께 대량 데이터 분석을 수행하는 데 사용됩니다.

결론적으로 Java가 데이터 과학에 가장 적합하다고 말하는 것보다 더 많은 Java 개발자와 이미 소프트웨어를 작성한 회사로 인해 동일한 언어로 모든 작업을 수행하는 것이 더 편안하다는 점을 알아야 합니다. .

즉, Java는 데이터베이스 관리, 기계 학습,

Java를 알고 있다면 R이나 Julia와 같은 완전히 다른 언어의 사용법을 배우는 것보다 몇 가지 라이브러리를 배우는 것이 훨씬 쉽습니다.

MATLAB

MATLAB은 수백만 명의 엔지니어와 과학자가 수학 및 통계 컴퓨팅에 사용하는 독점 프로그래밍 언어입니다.

데이터 과학자는 주로 데이터 분석 및 기계 학습에 이 언어를 사용합니다. 가장 좋은 점은 모든 것이 하나의 작업 공간에 있다는 것입니다.

주로 학계에서 사용되지만 데이터 과학 개념에 대한 깊은 기반을 구축하는 데 여전히 훌륭한 선택입니다.

MATLAB의 유일한 단점은 유료 소프트웨어라는 점입니다. 따라서 대학에 등록했거나 직장에서 이미 사용 중인 경우 이 언어를 주로 사용하게 될 것입니다.

오늘 공식 MathWorks 리소스 목록을 확인하여 학습 경로를 시작하십시오.

C++

이 목록을 끝내기 위해 C++가 있습니다. 주로 애플리케이션과 운영 체제를 만드는 데 사용되지만 이것이 없었다면 데이터 과학의 현대적 붐을 볼 수 없었을 것입니다.

데이터 과학자들은 이상한 C/C++ 버그를 수정하는 데 시간을 소비하고 싶지 않기 때문에 Python 또는 R과 같은 사용하기 쉽고 디버그하는 언어를 선호합니다.

그러나 C++는 다른 언어에서 사용되는 많은 라이브러리가 작성되어 있기 때문에 데이터 과학에서 중요한 역할을 합니다. 기계 학습 모델을 만드는 데는 계산적인 노력이 필요하므로 C++와 같은 효율적인 언어를 사용하는 것이 좋습니다.

다른 언어용 라이브러리를 개발하여 데이터 과학 산업에 참여하고 싶다면 C++가 올바른 선택일 수 있습니다.

결론

이 게시물에서는 데이터 과학에 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어를 살펴보았습니다. 이 분야는 폭발적으로 성장하고 있으며 오늘은 데이터 과학자로서의 경력을 시작하기에 완벽한 순간입니다.

이제 막 시작하는 경우 Python 또는 R로 시작하는 것이 좋습니다. 프로젝트를 만드는 실제 경험이 있으면 Julia 또는 Scala와 같은 다른 언어를 학습하여 도구 집합을 확장할 수 있습니다.

무엇을 선택하든 포트폴리오를 만드는 것은 기술 분야에서 고임금 직업을 얻는 방법이지만 무언가에서 시작해야 한다는 것을 기억하십시오. 이러한 데이터 과학 학습 리소스는 어떻습니까?

행복한 코딩!