데이터분석 분야에서 R vs 파이썬 비교

R과 파이썬 두 언어 모두 데이터 분석/과학 분야에서 강력한 위치를 차지하고 있습니다. 두 언어를 잘 모르고 이런 분야에 처음 진입했을 때 어떤 언어를 선택해야 할지 고민이 되실텐데요

 

아래 비교정리된 표를 통해 차이점을 알고 선택에 도움이 되면 좋겠습니다.

 

기준	파이썬	R
사용 용이성	범용 프로그래밍 언어로, 다양한 목적에 사용됨. 상대적으로 쉬운 문법.	통계 및 데이터 분석에 특화된 언어. 특정 분석 작업에 대해 직관적일 수 있음.
데이터 처리 및 분석	Pandas, NumPy 등의 강력한 라이브러리 제공. 큰 데이터 세트 처리에 강함.	데이터 분석 및 통계에 특화된 다양한 패키지 제공. 복잡한 통계적 방법에 강점.
시각화	Matplotlib, Seaborn 등으로 다양한 시각화 가능.	ggplot2 등 통계적 시각화에 강력한 도구 제공.
커뮤니티 및 지원	방대한 사용자 및 개발자 커뮤니티. 다양한 자료 및 도움말.	통계학 및 데이터 과학 분야에서 강력한 커뮤니티. 많은 아카데믹 자료.
확장성 및 다양한 사용 사례	웹 개발, 자동화, 데이터 과학 등 다양한 분야에 적용 가능.	주로 데이터 분석 및 통계적 모델링에 국한.
성능	일반적인 프로그래밍 작업에 최적화. 대규모 시스템 및 애플리케이션에 적합.	대규모 데이터에 대한 처리 속도가 파이썬보다 느릴 수 있음.
학습 곡선	직관적인 문법으로 초보자가 배우기 쉬움.	통계적 지식이 필요할 수 있어, 초보자에게 다소 어려울 수 있음.

 

 

어떤 언어를 선택할지는 궁극적으로 개인의 필요성, 프로젝트의 요구사항, 그리고 개인의 선호도에 따라 달라질 수 있습니다~

 

예를 들어, 일반적인 프로그래밍 작업과 함께 데이터 분석을 수행하려는 경우, 파이썬이 더 적합할 수 있습니다. 범용 언어로써의 파이썬의 위치는 독보적이므로 데이터 분석 뿐 아니라 좀 더 다양한 기술을 접목하고자 하는 경우에는 파이썬을 사용하세요.

 

반면, 통계적 분석과 관련된 복잡한 데이터 작업을 주로 다룬다면 R이 더 적합할 수 있습니다. 논문을 쓰는 학술연구와 같은 아카데믹 분야에선 소프트웨어의 기능적인 측면보다도 분석의 내용 자체가 좀더 유의미하므로 관련된 기능이 더 많이 있는 R 을 사용하는것이 좀 더 합리적인 선택이라고 생각합니다.