데이터 과학을 위해 배워야 할 10가지 프로그래밍 언어

데이터 과학은 오늘날 기술 영역에서 가장 인기 있는 분야 중 하나입니다. 새로운 분야이지만 데이터 과학은 흥미로운 직업 설명과 함께 수많은 고유한 직업 프로필을 탄생시켰습니다. 더욱 흥미로운 점은 통계, 프로그래밍, 행동 과학, 컴퓨터 과학 등 다양한 분야의 지망자들이 데이터 과학 영역에 진입할 수 있는 기술을 향상시킬 수 있다는 것입니다. 그러나 초보자의 경우 어디서부터 시작해야 할지 모르는 경우 초기 여정이 다소 어려울 수 있습니다.

upGrad에서 우리는 전 세계의 다양한 교육적 및 전문적 배경을 가진 학생들을 안내하고 그들이 데이터 과학의 세계로 진입하도록 도왔습니다. 따라서 거래 도구에 대해 학습하여 데이터 과학 여정을 시작하는 것이 항상 최선이라고 할 때 저희를 믿으십시오. 데이터 과학을 마스터하려는 경우 프로그래밍 언어로 시작하는 것이 좋습니다.

이제 중요한 질문이 생깁니다. 어떤 프로그래밍 언어를 선택해야 할까요?

알아 보자!

데이터 과학을 위한 최고의 프로그래밍 언어

데이터 과학에서 프로그래밍의 역할은 일반적으로 숫자 계산을 수행하거나 통계 또는 수학적 모델을 생성해야 할 때 발생합니다. 그러나 모든 프로그래밍 언어가 동일하게 취급되는 것은 아닙니다. 데이터 과학 문제를 해결할 때 일부 언어가 다른 언어보다 선호되는 경우가 많습니다.

이를 염두에 두고 다음은 10가지 프로그래밍 언어 목록입니다. 끝까지 읽으면 데이터 과학 목표에 가장 적합한 프로그래밍 언어가 무엇인지 명확하게 알 수 있습니다.

1. 파이썬

Python은 데이터 과학 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 이는 Python이 다양한 데이터 과학 사용 사례를 수용할 수 있기 때문입니다. 데이터 분석, 머신 러닝, 인공 지능 및 데이터 과학 우산 아래에 있는 기타 여러 분야와 관련된 작업을 위한 프로그래밍 언어입니다.

Python은 특정 작업을 위한 강력하고 전문화된 라이브러리와 함께 제공되므로 작업하기가 더 쉽습니다. 이러한 라이브러리를 사용하여 데이터 마이닝, 수집, 분석, 시각화, 모델링 등과 같은 중요한 작업을 수행할 수 있습니다.

Python의 또 다른 장점은 가능한 모든 어려운 상황과 작업을 안내해 줄 강력한 개발자 커뮤니티입니다. Python 프로그래밍과 관련하여 답이 없는 경우는 없을 것입니다. 커뮤니티의 누군가가 항상 문제를 해결하는 데 도움을 줄 것입니다.

주로 사용: Python에는 다양한 작업을 위한 특수 라이브러리가 있지만 주요 사용 사례는 자동화입니다. Python을 사용하여 다양한 작업을 자동화하고 많은 시간을 절약할 수 있습니다.

좋은 점과 나쁜 점: 활발한 개발자 커뮤니티는 야심 찬 프로그래머와 경험 많은 전문가가 Python을 사랑하고 Python을 지향하는 가장 큰 이유 중 하나입니다. 또한 다양한 데이터 과학 작업에 도움이 되는 시각화, 기계 학습 등과 관련된 많은 오픈 소스 도구를 사용할 수 있습니다. 특히 계산 시간 측면에서 이 목록에 있는 다른 많은 언어보다 상대적으로 느리다는 점을 제외하면 이 언어에 대한 단점은 많지 않습니다.

2. 알

인기 면에서 R은 데이터 과학 과제를 처리하는 데 Python 다음으로 두 번째입니다. 이것은 통계 및 그래픽 프로그래밍을 위한 완벽한 계산 환경을 조성하는 배우기 쉬운 언어입니다.

R 프로그래밍 언어를 사용하면 수학적 모델링, 통계 분석 및 시각화와 같은 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 모든 것이 언어를 전 세계 데이터 과학자들의 우선 순위로 만들었습니다. 또한 R은 크고 복잡한 데이터 세트를 원활하게 처리할 수 있으므로 계속 증가하는 데이터 힙에서 발생하는 문제를 처리하는 데 적합한 언어입니다. 활발한 개발자 커뮤니티가 R을 지원하며 R 여정에 착수하면 동료들로부터 많은 것을 배울 수 있을 것입니다!

주로 사용: R은 통계 및 수학적 모델링을 위한 가장 유명한 언어입니다.

좋은 점과 나쁜 점: R은 견고한 지원 시스템, 다양한 패키지, 고품질 데이터 시각화 및 기계 학습 작업과 함께 제공되는 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 그러나 단점 측면에서 보안 요소는 R 프로그래밍 언어의 관심사입니다.

3. 자바

Java는 소개가 필요 없는 프로그래밍 언어입니다. 소프트웨어 개발을 위해 최고의 기업에서 사용되어 왔으며 오늘날 데이터 과학의 세계에서 사용됩니다. Java는 분석, 마이닝, 시각화 및 기계 학습을 지원합니다.

Java는 처음부터 복잡한 웹 및 데스크탑 애플리케이션을 구축할 수 있는 능력을 제공합니다. Java가 초보자를 위한 언어라는 것은 일반적인 신화입니다. 사실 Java는 경력의 모든 단계에 적합합니다. 데이터 과학 분야에서는 딥 러닝, 머신 러닝, 자연어 처리, 데이터 분석 및 데이터 마이닝에 사용할 수 있습니다.

주로 사용되는 용도: Java는 모바일과 데스크톱 모두를 위한 종단 간 엔터프라이즈 응용 프로그램을 만드는 데 주로 사용되었습니다.

좋은 점과 나쁜 점: Java는 가비지 수집기 기능 때문에 경쟁사보다 훨씬 빠릅니다. 따라서 고품질의 확장 가능한 소프트웨어를 구축하는 데 이상적인 선택입니다. 이 언어는 이식성이 매우 뛰어나며 WORA( Write Once, Run Anywhere ) 접근 방식을 제공합니다. 단점으로, Java는 매우 구조화되고 훈련된 언어입니다. Python이나 Scala만큼 유연하지 않습니다. 따라서 구문과 기본 사항을 익히는 것은 매우 어렵습니다.

4. C/C++

C++와 C는 모두 프로그래밍과 컴퓨터 과학의 기초를 이해하는 데 있어 매우 중요한 언어입니다. 데이터 과학의 맥락에서도 이러한 언어는 매우 유용합니다. 이는 대부분의 새로운 언어, 프레임워크 및 도구가 C 또는 C++를 코드베이스로 사용하기 때문입니다.

C 및 C++는 빠른 데이터 컴파일 기능으로 인해 데이터 과학에 선호됩니다. 이러한 의미에서 개발자에게 훨씬 더 많은 명령을 제공합니다. 저수준 언어이기 때문에 개발자는 필요에 따라 프로그래밍의 다양한 측면을 미세 조정할 수 있습니다.

주로 사용: C 및 C++는 확장성 요구 사항이 있는 고기능 프로젝트에 사용됩니다.

좋은 점과 나쁜 점: 이 두 언어는 정말 빠르며 GB 단위의 데이터를 1초 이내에 컴파일할 수 있는 유일한 언어입니다. 단점은 학습 곡선이 가파르다는 것입니다. 그러나 C 또는 C++를 제어할 수 있다면 다른 모든 언어가 상대적으로 쉽다는 것을 알게 될 것이며 마스터하는 데 시간이 덜 걸릴 것입니다!

5. SQL

Structured Query Language의 줄임말인 SQL은 구조화된 데이터베이스를 다룰 때 중요한 역할을 합니다. SQL은 데이터 과학 프로젝트에 탁월한 다양한 통계 및 데이터에 대한 액세스를 제공합니다.

데이터베이스는 데이터 과학에 중요하며 항목을 추가, 제거 또는 조작하기 위해 데이터베이스를 쿼리하는 SQL도 마찬가지입니다. SQL은 일반적으로 관계형 데이터베이스에 사용됩니다. 작업 중인 대규모 개발자 풀이 지원합니다.

주로 사용되는 용도: SQL은 구조화된 관계형 데이터베이스로 작업하고 쿼리하는 데 사용되는 언어입니다.

좋은 점과 나쁜 점: SQL은 절차가 없기 때문에 전통적인 프로그래밍 구조가 필요하지 않습니다. 고유한 구문이 있어 대부분의 다른 프로그래밍 언어보다 훨씬 쉽게 배울 수 있습니다. SQL을 마스터하기 위해 프로그래머가 될 필요는 없습니다. 단점으로 말하자면, SQL은 처음에는 초보자에게 벅차게 보일 수 있는 복잡한 인터페이스를 제공합니다.

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6. MATLAB

MATLAB은 통계 또는 수학적 컴퓨팅과 관련하여 오랫동안 사용되는 도구 중 하나였습니다. MATLAB을 사용하여 사용자 인터페이스를 만들고 알고리즘을 구현할 수 있습니다. 내장 그래픽은 충분히 다양하고 사용자 인터페이스를 디자인하는 데 매우 유용합니다. 내장 그래픽을 사용하여 시각화 및 데이터 플롯을 생성할 수 있습니다.

이 언어는 딥 러닝 문제를 해결하는 데 도움이 되기 때문에 데이터 과학에 특히 유용합니다.

주로 사용: MATLAB은 선형 대수학, 수치 분석 및 통계 모델링에서 가장 일반적으로 사용되는 방법을 찾습니다.

좋은 점과 나쁜 점: MATLAB은 많은 수학적 모델링 문제를 해결할 수 있는 내장 함수의 거대한 라이브러리를 통해 완전한 플랫폼 독립성을 제공합니다. 원활한 사용자 인터페이스, 시각화 및 플롯을 만들어 데이터를 설명할 수 있습니다. 그러나 해석된 언어이기 때문에 목록에 있는 다른 많은 (컴파일된) 언어보다 느린 경향이 있습니다. 게다가, 그것은 무료 프로그래밍 언어가 아닙니다.

7. 스칼라

이것은 특히 데이터 과학을 위한 라이브러리가 있는 매우 강력한 범용 프로그래밍 언어입니다. 배우기 쉽기 때문에 Scala는 이제 막 여정을 시작한 많은 데이터 과학 지망자들에게 이상적인 선택입니다.

Scala는 대규모 데이터 세트 작업에 편리합니다. 코드를 바이트 코드로 컴파일한 다음 VM(가상 머신)에서 실행하는 방식으로 작동합니다. 이 컴파일 프로세스 덕분에 Scala는 Java와의 원활한 상호 운용성을 허용하여 데이터 과학 전문가에게 무한한 가능성을 열어줍니다.

Scala를 Spark와 함께 사용하면 번거로움 없이 사일로 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한 동시성 지원으로 인해 Scala는 Hadoop과 같은 고성능 데이터 과학 응용 프로그램 및 프레임워크를 구축하는 데 필요한 도구입니다. Scala는 끝없는 기능을 제공하는 175,000개 이상의 라이브러리와 함께 제공됩니다. VS Code, Sublime Text, Atom, IntelliJ 또는 브라우저와 같은 선호하는 IDE에서 실행할 수 있습니다.

주로 사용: Scala는 대규모 데이터 세트와 관련된 프로젝트 및 고기능 프레임워크 구축에 사용됩니다.

좋은 점과 나쁜 점: Scala는 확실히 배우기 쉬운 언어입니다. 특히 이전에 프로그래밍 경험이 있는 경우라면 더욱 그렇습니다. 기능적이고 확장 가능하며 많은 데이터 과학 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 단점은 Scala가 제한된 수의 개발자에 의해 지원된다는 것입니다. Java 개발자를 많이 찾을 수 있지만 도움이 될 Scala 개발자를 찾는 것은 어려울 수 있습니다.

8. 자바스크립트

JavaScript는 전체 스택 웹 개발에 가장 일반적으로 사용되지만 데이터 과학에서도 응용 프로그램을 찾습니다. JavaScript에 익숙하다면 데이터에서 통찰력 있는 시각화를 만드는 데 언어를 사용할 수 있습니다. 이는 데이터를 스토리 형식으로 표시하는 훌륭한 방법입니다.

JavaScript는 목록에 있는 다른 많은 언어보다 배우기 쉽지만 JS는 데이터 과학의 기본 언어라기보다 더 많은 도움이 된다는 점을 기억해야 합니다. 다재다능하고 효과적이기 때문에 칭찬할 만한 데이터 과학 도구로 사용할 수 있습니다. 따라서 JavaScript를 마스터할 수 있지만 주로 데이터 과학 작업에 사용할 수 있는 프로그래밍 언어를 무기고에 하나 이상 보유하십시오.

주로 사용: 데이터 과학에서 JavaScript는 데이터 시각화에 사용됩니다. 그렇지 않으면 웹 앱 개발에 사용됩니다.

좋은 점과 나쁜 점: JavaScript는 데이터 통찰력을 전달하는 매우 통찰력 있는 시각화를 만드는 데 도움이 됩니다. 이는 데이터 분석 프로세스의 매우 중요한 구성 요소입니다. 그러나 이 언어에는 목록에 있는 다른 언어만큼 많은 데이터 과학 관련 패키지가 없습니다.

결론적으로

프로그래밍 언어를 배우는 것은 요리하는 법을 배우는 것과 같습니다. 해야 할 일, 배워야 할 요리, 추가해야 할 맛이 너무 많습니다. 따라서 레시피를 읽는 것만으로는 소용이 없습니다. 당신은 계속해서 첫 번째 요리를 만들어야 합니다 – 그것이 얼마나 나쁘거나 좋은 것으로 판명되었든. 마찬가지로 어떤 프로그래밍 언어를 사용하기로 결정하든지 간에 배운 개념을 계속 연습하는 것이 아이디어여야 합니다. 언어를 배우는 동안 작은 프로젝트를 계속 진행하십시오. 실시간으로 결과를 확인하는 데 도움이 됩니다.

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