[통계] R vs Python

R과 Python 비교: 무엇을 선택해야 할까?

R과 Python은 둘 다 데이터 분석에 널리 사용되는 언어지만, 각각 강점이 다르다.

 

 

R: 통계 분석과 시각화에 강한 언어

✔ 강점

• 통계 분석과 고급 데이터 시각화에 최적화
• ggplot2, lattice 같은 고급 시각화 패키지 제공
• 다양한 통계 모델과 분석 기법이 내장됨

✔ 추천 사용자

• 연구 중심 분야(사회과학, 생물학, 경제학 등)
• 데이터 시각화를 세련되게 만들고 싶은 사용자

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Python: 머신러닝과 빅데이터 처리에 강한 언어

✔ 강점

• 머신러닝 및 딥러닝 생태계가 강력 (TensorFlow, PyTorch 등)
• 데이터 전처리, 웹 스크래핑, 자동화 작업 가능
• 데이터 엔지니어링과 빅데이터 처리에 유용 (Pandas, NumPy, Dask 등)

✔ 추천 사용자

• 머신러닝, 딥러닝을 배우고 싶은 사람
• 대규모 데이터 처리 및 자동화 작업이 필요한 사람

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R과 Python: 데이터 전처리 속도 차이

데이터 전처리는 분석의 첫 단계로, 대량의 데이터를 빠르게 다룰 수 있는 것이 중요하다.

일반적으로 R이 데이터 전처리 속도가 빠른 이유는 다음과 같다:

✔ R의 data.table 패키지는 고성능 데이터 처리에 최적화
✔ 메모리 효율적인 연산 (Lazy Evaluation)을 활용하여 불필요한 연산을 최소화
✔ 데이터 로딩 (fread()) 및 그룹 연산이 Pandas보다 빠름

 

이러한 이유로, 대용량 데이터를 다룰 때 R을 사용하여 전처리를 수행한 후, 머신러닝이나 자동화 작업은 Python에서 진행하는 워크플로우도 많이 사용된다.

1.  R에서 data.table을 사용해 데이터 정리 및 전처리
2. 전처리된 데이터를 .csv 또는 .parquet 포맷으로 저장
3. Python (scikit-learn, TensorFlow)을 사용해 머신러닝 및 딥러닝 모델링

이처럼 R은 데이터 전처리에 강하고, Python은 머신러닝과 자동화에 강하기 때문에 두 언어를 조합하여 사용하는 것이 효과적이다! 

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R vs Python: 어떤 걸 배워야 할까?

프로젝트의 목적에 따라 선택하자!

• 통계 분석 및 데이터 시각화가 주 목적이라면 → R 추천
• 머신러닝, 자동화, 대규모 데이터 처리가 필요하다면 → Python 추천

R로 데이터 시각화를 수행한 뒤 Python으로 머신러닝 모델을 개발하는 워크플로우를 하기도 해서,

가능하면 두 언어를 모두 익히는 것이 가장 좋은 선택이다!