[R vs Python] 무엇이 더 좋을까? Chat GPT에게 물어보다

제목 그대로 R vs 파이썬, 무엇이 더 좋을까?

 

나도 파이썬을 배우기 전에는 R을 먼저 공부하였다. 2016년으로 기억한다. 당시는 방통대 통계학에 편입하여 공부하고 있었는데, 교재에서 많은 데이터들이 R을 다루기도 하였고, 인터넷으로 검색을 해보니 R 강의도 많았다.

 

파이썬이 없었던 것은 아니였지만, 처음 교재로 R을 접하다보니 자연스롭게 노출된 언어를 먼저 공부하게 되었다. 당시에도 R이냐 파이썬이냐를 두고 갑론을박을 했던 기억이 난다. 기억으로는 통계를 할거면 R, 통계를 넘어 개발까지 고민한다면 파이썬을 공부하라는 전문가의 말도 있었고, 어떤 프로그램 언어에 채용 공고가 많은지 보라는 의견도 있었다. 실제로 지금도 해당 내용은 인터넷 검색이 쉽게 되는데 당연하지만 파이썬의 채용공고가 더 많다. 그리고 캐글. 캐글은 데이터쟁이들의 놀이터인데 압도적인 비율로 파이썬을 사용한 결과값을 많이 제출하였고, R만 알던 나에게 파이썬도 해야겠구나...라고 생각하게 만들었던 생각이 난다. 

 

문득 챗 GPT는 뭐라고 말할지 궁금해졌다. 두 프로그램 언어 중 무엇이 좋은지 물어보았다.

둘 다 데이터 분석과 머신러닝 분야에서 매우 인기 있는 프로그래밍 언어이며, 각각의 장단점이 있습니다. 어떤 언어를 배울지 선택하는 것은 주로 개인의 용도, 선호도, 배우기 쉬운 언어 등을 고려해야 합니다. 아래는 각 언어의 특징과 강점을 설명해드리겠습니다: R 언어: 통계 및 데이터 분석에 최적화: R은 통계 분석과 데이터 시각화를 위해 설계된 언어로, 데이터 분석가와 통계학자들에게 매우 인기가 있습니다. 풍부한 패키지와 라이브러리: R은 CRAN (Comprehensive R Archive Network)을 통해 수많은 패키지를 제공하여 데이터 분석에 필요한 다양한 기능을 지원합니다. 데이터 시각화: R은 ggplot2 등의 라이브러리를 통해 풍부하고 멋진 데이터 시각화를 제공합니다. 통계적 테스트 및 모델링: 통계적 가설 검정과 회귀 분석 등 다양한 통계적 기법을 지원합니다. Python: 다목적 프로그래밍 언어: Python은 데이터 분석뿐만 아니라 웹 개발, 자연어 처리, 인공지능, 자동화 등 다양한 분야에서 사용되는 다목적 프로그래밍 언어입니다. 머신러닝 라이브러리: Python은 Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리가 풍부하며, 머신러닝 프로젝트에 유용합니다. 데이터 처리 라이브러리: Pandas와 NumPy를 통해 데이터를 쉽게 처리하고 분석할 수 있습니다. 커뮤니티 지원: Python은 넓은 커뮤니티와 다양한 온라인 자료들이 있어 학습과 문제 해결에 유용합니다. 따라서, 데이터 분석과 통계에 초점을 맞추고 싶다면 R을 선택하는 것이 좋을 수 있습니다. 반면에, 데이터 분석 외에도 다른 영역에서도 활용하고 싶다면 Python을 선택하는 것이 유용할 수 있습니다. 또한, 두 언어를 모두 배우는 것도 가능하며, 상황에 따라 적절하게 선택하여 활용하는 것도 좋은 전략입니다.

 

R의 장점으로는 통게 및 데이터 분석에 최적화 되있다는 점이다. 통계적 가설 검정을 많이 했던 기억이 난다. 그리고 일본 저자가 쓴 교재를 통해 시각화 공부도 많이 했었다. 파이썬은 역시나 데이터 분석 외 이야기들이 많이 나온다. R만으로 머신러닝이 되지 않는건 아닌데, 파이썬은 R에서 제공하지 못하는 많은 분석 외적 영역을 제공해주곤 하였다. 그리고 이게 지금 내가 파이썬을 공부하는 가장 큰 이유인데 유저가 많다는 것이다. 당연히 구글 검색을 하면 관련된 결과가 더 많이 나와 공부하기 쉬운 환경이다.

 

물어보다 파이썬으로 했을 때 R 대비 장점을 한번 더 물어보았다.

파이썬은 다목적 프로그래밍 언어로 다양한 분야에서 사용되며, R에 비해 다음과 같은 장점들이 있어 파이썬만으로 해결하기 쉬운 것들이 있습니다: 웹 개발: Django, Flask 등의 웹 프레임워크를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP): Natural Language Toolkit(NLTK) 등의 라이브러리를 통해 텍스트 데이터를 분석하고 처리할 수 있습니다. 컴퓨터 비전: OpenCV와 같은 라이브러리를 사용하여 이미지 및 비디오 처리, 객체 감지, 얼굴 인식 등을 수행할 수 있습니다. 자동화 및 스크립팅: 간단한 작업부터 복잡한 프로세스까지 자동화할 수 있는 강력한 스크립팅 언어입니다. 인공지능과 머신러닝: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등의 라이브러리를 통해 딥러닝 모델과 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 빅데이터 처리: PySpark를 사용하여 대규모 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 게임 개발: Pygame을 사용하여 2D 게임을 만들 수 있습니다. 네트워크 프로그래밍: 소켓 프로그래밍을 통해 네트워크 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 데이터베이스 연동: 다양한 데이터베이스와 연동하여 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 물론 이러한 분야들 중에 일부는 R에서도 패키지를 통해 지원되기도 합니다. 하지만 파이썬은 다양한 분야에서 폭넓게 사용되기 때문에, 더 다양한 프로젝트와 활용 가능성이 있습니다. 따라서, 파이썬만으로도 R을 대체할 수 있는 경우가 많습니다. 다만, 특정 분석 기법이나 시각화에서 R이 더 편리할 수도 있으니 상황에 맞게 선택하는 것이 중요합니다.