R과 Python: 11가지 주요 차이점

데이터 과학과 머신러닝을 위한 프로그래밍 언어: R과 Python

데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 R과 Python은 가장 널리 사용되는 두 가지 프로그래밍 언어입니다. 이 두 언어 모두 데이터 과학 팀이 데이터를 효율적으로 탐색하고 분석하며 시각화하고 학습하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 어떤 언어를 선택해야 할지 결정하기 위해서는 각 언어의 핵심적인 차이점을 이해하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 R과 Python의 주요 차이점을 심층적으로 비교 분석합니다.

R 언어 개요

출처: wikipedia.org

R은 통계 컴퓨팅과 그래프 생성을 위해 특화된 프로그래밍 언어입니다. 1995년 로버트 젠틀맨(Robert Gentleman)과 로스 이하나카(Ross Unaka)에 의해 뉴질랜드 오클랜드 대학교에서 처음 개발되었습니다. R은 S 프로그래밍 언어를 기반으로 실용적인 구현을 목표로 탄생했습니다.

R은 단순한 프로그래밍 언어를 넘어, R Studio라는 통합 개발 환경(IDE)을 포함하는 포괄적인 생태계를 제공합니다. R Studio 환경에서는 구문 강조, 디버깅 지원, 시각화 도구, 데이터 관리 기능 등을 통해 R 코드를 더욱 편리하게 작성하고 관리할 수 있습니다.

R은 오픈 소스이며 Windows, macOS, Linux 등 주요 운영 체제에서 실행 가능합니다. R 프로그래밍 언어로 작성된 간단한 예시로, 정규 분포를 따르는 무작위 값을 생성하는 코드는 다음과 같습니다.

# 재현성을 위한 시드 설정
set.seed(123)

# 정규 분포를 따르는 10,000개의 무작위 숫자 생성
random_numbers <- rnorm(10000)

Python 언어 개요

Python은 세계적으로 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나이며, 다양한 프로그래밍 패러다임을 지원하는 다목적 범용 언어입니다. 특히 머신러닝, 웹 개발, 자동화 스크립트 작성 등 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. Python은 비교적 배우기 쉬운 언어로, 프로그래밍 입문자들이 처음으로 접하는 언어로 자주 선택됩니다.

귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 1991년에 처음 공개한 Python은 오랜 역사를 가지고 있음에도 불구하고 꾸준히 업데이트되어 현대적인 언어로 발전해 왔습니다. 특히 Python 3 버전은 Python 2 버전에서 크게 발전된 변화를 보여줍니다.

R과 마찬가지로 Python 또한 오픈 소스이며, 모든 주요 운영 체제에서 사용할 수 있는 인터프리터를 제공합니다. 또한, Jupyter Notebook과 같은 브라우저 기반 환경을 통해 코드를 편리하게 실행할 수 있습니다. Python은 범용 언어이지만, 데이터 과학과 머신러닝을 위한 풍부한 패키지와 라이브러리를 갖추고 있어 해당 분야에서도 강력한 성능을 발휘합니다.

NumPy 패키지를 사용하여 정규 분포를 따르는 10,000개의 난수를 생성하는 Python 코드는 다음과 같습니다.

import numpy as np

# 재현성을 위한 시드 설정
np.random.seed(123)

# 정규 분포를 따르는 10,000개의 무작위 숫자 생성
random_numbers = np.random.randn(10000)

R 대 Python: 주요 차이점 비교

R과 Python은 얼핏 보면 비슷해 보이지만, 여러 면에서 근본적인 차이점을 가지고 있습니다. 따라서, 다음 프로젝트에서 사용할 언어를 선택할 때 다음의 주요 차이점을 고려하는 것이 좋습니다.

목표

R은 데이터 분석과 시각화를 쉽고 효율적으로 수행할 수 있도록 특별히 설계된 프로그래밍 언어입니다. 따라서 R의 활용 분야는 주로 통계, 데이터 과학, 머신러닝에 집중되어 있습니다.

반면 Python은 간결하고 우아한 코드를 작성하는 데 초점을 맞춘 범용 프로그래밍 언어입니다. 이러한 특징 덕분에 인공지능 및 웹 개발과 같은 다양한 분야에서 폭넓게 활용됩니다.

사용자

R은 주로 통계학자를 위해 설계되었으며, 통계 분석에 필요한 기능들을 간편하게 사용할 수 있는 인터페이스를 제공합니다.

Python은 다양한 경험 수준의 개발자들에게 널리 사용됩니다. 그 다재다능함 덕분에 소프트웨어 엔지니어, 데이터 분석가, 과학자 등 다양한 직업군에서 활용됩니다.

데이터 분석 및 시각화

Python은 데이터 과학 분야에서 데이터 분석 및 시각화에 널리 활용되고 있지만, 기본적으로 이러한 기능을 제공하지는 않습니다. 대신 Pandas 및 Matplotlib과 같은 라이브러리 및 패키지에 의존합니다.

R은 데이터 과학을 위해 특별히 설계된 언어입니다. 따라서 R은 데이터 분석 및 그래프 작성 기능을 기본적으로 제공하며, 추가 분석을 위한 다양한 패키지를 사용할 수 있습니다.

성능

R의 간결함과 추상화는 성능 저하를 가져올 수 있습니다. 다른 언어에 비해 실행 속도가 상대적으로 느릴 수 있습니다. 하지만 실제 프로그래밍 환경에서 몇 밀리초 정도의 차이는 사용자에게 크게 눈에 띄지 않을 수 있습니다.

Python 또한 높은 수준의 추상화와 간결함을 제공하지만, R과 마찬가지로 실행 속도가 상대적으로 느릴 수 있습니다. 하지만 NumPy 및 PyTorch와 같은 라이브러리는 내부적으로 C++ 또는 C를 사용하여 성능을 향상시키고 있으며, Python과의 바인딩을 통해 빠른 속도를 제공합니다.

머신러닝 분야에서의 활용

R은 시각화 및 분석뿐만 아니라 회귀, 분류, 클러스터링 알고리즘을 사용하여 머신러닝 모델을 구축하는 데 사용할 수 있습니다. Caret, lattice, DataExplorer 및 Dalex와 같은 유용한 패키지를 제공합니다.

Python은 머신러닝 분야에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. Tensorflow, PyTorch 및 Jax와 같이 풍부한 라이브러리 생태계를 제공하며, 머신러닝 인프라 플랫폼에서 가장 폭넓게 지원됩니다.

학습 난이도

R은 비교적 간결하게 설계되었지만, 구문에 익숙해지는 데 시간이 다소 걸릴 수 있으며 Python보다 약간 더 어렵게 느껴질 수 있습니다.

Python은 우아하고 간결한 코드를 작성하는 데 초점을 맞춘, 프로그래밍 초보자에게 친숙한 언어 중 하나입니다. 따라서 R에 비해 학습 곡선이 완만합니다.

R은 대규모 커뮤니티를 가지고 있지만, Python에 비해서는 규모가 작습니다. 하지만 10,000개 이상의 패키지를 제공하고 있으며, 여전히 활발하게 사용되는 언어이므로 많은 교육 자료를 구할 수 있습니다.

Python은 세계에서 가장 큰 프로그래밍 언어 커뮤니티를 가지고 있다고 해도 과언이 아닙니다. 머신러닝 및 데이터 처리를 포함한 거의 모든 분야를 위한 오픈 소스 패키지를 제공하며, Python과 관련 커뮤니티에서 개발한 다양한 도구를 배울 수 있는 무료 및 유료 교육 자료를 풍부하게 제공합니다.

유연성 및 다재다능함

R은 주로 통계 계산에 사용되며, 이 사용 사례 외의 다른 용도로는 잘 활용되지 않습니다.

반면 Python은 다재다능한 언어입니다. 데이터 과학 외에도 웹 개발, 자동화 등 다양한 목적으로 널리 사용됩니다.

IDE (통합 개발 환경)

Python은 인터프리터만 제공하며, 사용자가 원하는 IDE를 선택할 수 있습니다. 가장 인기 있는 IDE로는 VsCode와 PyCharm이 있습니다. Jupyter Notebook을 사용하여 대화형으로 Python 코드를 실행할 수도 있습니다.

R의 기본 IDE는 MacOS, Windows 및 Linux에서 사용할 수 있는 R Studio입니다.

일반적인 응용 분야

통계 언어인 R은 머신러닝, 통계 및 분석, 데이터 시각화 분야에서 주로 사용됩니다.

범용 언어인 Python은 머신러닝, 웹 개발, 데이터 분석 및 수치 계산을 포함한 다양한 분야에서 활용됩니다.

해당 언어를 사용하는 주요 기업

R과 Python은 모두 다양한 기업에서 활발하게 사용되고 있습니다. R을 사용하는 기업에는 Google, Meta, Accenture 및 Microsoft가 있으며, Python을 사용하는 기업에는 Tesla, Google, Meta 및 Spotify가 있습니다.

결론

Python과 R은 데이터 중심적인 세계에서 데이터를 분석하고 통찰력을 도출하는 데 필요한 기술을 습득하는 데 도움이 되는 강력한 언어입니다. 두 언어 중 하나를 배우는 것은 미래를 위한 훌륭한 투자가 될 것입니다.

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