VI. Python vs. R

 

VI. Python vs. R

데이터 과학 분야에서 가장 널리 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어인 Python과 R의 기본적인 정보, 주요 특징, 개발 환경, 그리고 각 언어로 수행할 수 있는 작업들을 비교하며 설명합니다.

 

1. Python 이란?

• 패러다임: 객체 지향, 명령형, 함수형, 절차적 프로그래밍 등 다양한 패러다임을 지원합니다.
• 설계자 및 개발: 귀도 반로섬이 설계했으며 파이썬 소프트웨어 재단에서 개발했습니다.
• 발표일 및 버전: 1991년 2월 20일에 발표되었으며, 최신 안정 버전은 3.11입니다.
• 주요 활용 분야
  • Python으로 할 수 있는 일: 데이터 분석, 수치 연산 프로그래밍, 데이터베이스 프로그래밍, 인공신경망, 머신러닝, 시스템 유틸리티, C/C++과 결합, GUI 프로그래밍, 웹 프로그래밍, 사물 인터넷 (IoT).
  • Python으로 할 수 없는 일: 모바일 프로그래밍, 시스템 프로그래밍 (일부 영역).
• Python의 구성
  • 함수 (function): def 문으로 정의된 내용입니다.
  • 모듈 (module): 1개 이상의 함수를 하나의 파일에 기술한 것입니다.
  • 패키지 (package): 여러 개의 모듈을 기능별로 정리한 것으로, 라이브러리(library)라고도 불립니다. 별도 설치 후 import 명령어를 실행하여 메모리에 올려 사용할 수 있습니다.
• 주요 패키지 (라이브러리)
  • Numpy: 벡터 연산을 이용한 고속 연산이 특징이며 다른 패키지에서도 참조됩니다.
  • Scipy: 과학 기술 계산에 관한 다양한 도구를 제공합니다 (예: 보간, 적분, 최적화, 이미지 처리, 통계 등).
  • pandas: DataFrame을 활용하여 기본 통계량 계산, 데이터베이스 처리, 그래프 그리기 등이 가능합니다.
  • statmodels: 통계 분석용 패키지로 각종 통계량을 풍부하게 제시합니다.
  • scikit-learn: 기계 학습용 패키지입니다 (예: 패턴 인식).
  • OpenCV: 이미지 처리 및 인식 라이브러리의 세계적 표준입니다.
  • Matplotlib: 시각화 및 그래프 작성을 위한 매우 인기 있는 라이브러리입니다.
• 개발 환경 구축
  • Jupyter Notebook (주피터 노트북): 브라우저용 인터랙티브 인터페이스로, .ipynb 확장자를 가지며 다양한 언어(Python, R, Julia 등)를 지원합니다.
  • Spyder (스파이더): Python 스크립트 개발을 위한 통합 개발 환경(IDE)으로, .py 확장자를 가지며 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공합니다.
  • Conda (콘다): 패키지 및 관련 종속성을 신속하게 설치, 실행, 업데이트하며, 로컬 컴퓨터에서 프로젝트별 소프트웨어 환경을 생성, 저장, 로드, 전환할 수 있습니다. Python, R, Java 등 다양한 언어와 패키지 배포가 가능합니다. Miniconda는 Conda와 Python, 기본 패키지를 포함하며, Anaconda는 Miniconda에 150개 이상의 고품질 패키지를 추가한 것입니다.

2. R 이란?

• 오픈소스 프로젝트 (GNU GPL): R은 오픈소스 프로젝트로, 누구나 다운로드받아 사용하거나 수정할 수 있습니다. 통계학, 기계 학습, 데이터 사이언스와 함께 지속적으로 발전하고 있습니다.
• 개발: 1993년 뉴질랜드 오클랜드 대학교 통계학과에서 Ross Ihaka(로스 이하카)와 Robert Gentleman(로버트 젠틀맨)이 개발했습니다.
• 계보: 통계 언어인 S와 S+(SPSS, SAS, Stata 등)의 계보를 잇습니다.
• 장점:
  • 그래픽 출력이 뛰어나고 (Excellent Graphical Outputs), 크로스 플랫폼 호환이 가능하며 (Cross-Platform compatible), 완전한 통계 언어입니다 (Complete Statistical Language).
  • 다른 언어들과 연결되며 (R Connects with other Languages), 방대한 커뮤니티를 가지고 있고 (Vast Community), 20,000개 이상의 무료 라이브러리를 제공합니다 (20,000+ Free Libraries).
  • 배우기 쉽습니다 (Learning R is Easy).
• 데이터 분석에서의 장점:
  • 2015년부터 R 논문 수가 SAS를 앞섰고, 2020년부터는 R의 성장세가 두드러집니다 (201%).
  • Google, Facebook, Microsoft 등 다수의 기업에서 데이터 분석 업무에 R 경험을 중요시합니다 (비정형 데이터 포함).
  • Kaggle 데이터 분석 경연 대회 우승자의 절반이 R을 사용합니다.
  • 무료이며 (SAS/SPSS는 유료), CRAN(Comprehensive R Archive Network)에서 2024년 8월 기준 22,479개의 공식 패키지를 제공합니다.

3. R로 할 수 있는 일 R은 통계 분석에 특화되어 있지만 다양한 분야에 활용됩니다

• 통계 분석, 머신러닝 모델링, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석, 주식 분석 (단기 예측 AI 모델 기반 포트폴리오, 누적 수익 지수 등), 지도 시각화, 이미지 분석, 사운드 분석, 웹 컴포넌트, 

4. R과 Python 비교

• R: 데이터 처리 및 분석용으로 만들어진 언어입니다. 통계 기반 분석(ML)과 시각화 기능이 강력하며, 머신러닝 라이브러리 활용 면에서는 Python보다 간편합니다. 함수형 언어로 프로그래밍 지식이 많지 않아도 됩니다. 통계 기반 데이터 분석과 시각화 전문입니다.
• Python: 소프트웨어를 개발하는 데 사용되는 프로그래밍 언어입니다 (예: 유튜브, 인스타그램, 드롭박스). 다른 프로그래밍 언어에 비해 데이터 분석 모듈이 잘 준비되어 있지만, 사용에 프로그래밍 지식이 필요합니다. 딥러닝 라이브러리 활용에 대한 효율적인 환경 지원이 장점으로 주목받고 있으며, 딥러닝 데이터 분석과 웹 서비스 개발에 강점을 가집니다.
• 공통점: R과 Python은 라이브러리 개발 지원 목록이 대부분 유사하기 때문에 알고리즘 활용에 관한 한 현재 언어의 제한이 거의 없습니다.
• 공통 단점: 영어 매뉴얼, A/S, 그리고 좋은 교사(Good Teacher)의 부재가 공통적인 단점이며, 이는 IDE Tool로 보완될 수 있습니다.

데이터 과학 분야에서 Python과 R이 각각 어떤 강점을 가지며 어떤 용도에 적합한지 명확하게 제시하여, 수강생들이 자신의 학습 목표와 프로젝트 특성에 맞는 언어를 선택하는 데 도움을 줍니다.