데이터 과학을 위한 Python vs R vs Scala

데이터 과학은 역동적이고 매혹적이며 유망한 분야입니다. 데이터 과학의 영향력과 사용 사례는 항상 증가하고 있으며 이러한 애플리케이션을 달성하는 데 필요한 툴킷은 빠르게 확장되고 있습니다. 결과적으로 데이터 과학자는 각 과제에 대한 최고의 솔루션을 알고 있어야 합니다.

데이터 과학자 에게 도움 이 될 수 있는 많은 언어가 있지만 데이터 과학용 Python 은 널리 사용되는 데이터 처리 솔루션 중 하나입니다. 그러나 R과 Scala는 강력한 라이브러리를 포함하는 몇 가지 강력한 솔루션이기도 합니다. 적절한 기계 학습 솔루션을 실행하기 위해 데이터 분석, 프로젝트 크기 시각화 및 재현 가능한 연구를 기반으로 기계 학습에 가장 적합한 데이터 과학 패키지에 집중하고자 합니다.

이 기사에서 Scala vs Python vs R 성능에 대해 간략하게 알아보겠습니다 .

파이썬이란 무엇입니까?

Python은 1991년 Guido van Rossum이 만든 널리 사용되는 고급 해석 언어입니다. Python은 학습 용이성, 코드 가독성 및 이해력으로 유명합니다. 프로그래머가 C와 같은 언어에서 가능한 것보다 더 적은 코드 라인으로 개념을 표현할 수 있는 구문이 있습니다.

또한 Python은 인터프리터 기반 언어이므로 작성된 코드를 즉시 실행할 수 있습니다. 즉, 프로토타이핑이 매우 빠르고 특정 편집/컴파일/링크/실행 단계가 필요하지 않습니다. 모듈 및 패키지 외에도 데이터 과학용 Python 은 코드 재사용 및 프로그램 모듈화도 지원합니다. Python 인터프리터 및 광범위한 표준 라이브러리와 함께 무료 라이선스를 사용할 수 있습니다.

스칼라란?

Scala는 객체 지향 프로그래밍과 함수형 프로그래밍의 장점을 결합한 강력한 프로그래밍 언어입니다. Martin Odersky가 만들고 2004년에 출시한 Scala는 이후 대규모 응용 프로그램을 개발하는 데 가장 널리 사용되는 언어 중 하나가 되었습니다.

또한 Scala는 간결하고 표현력이 풍부한 구문으로 알려져 있어 안정적이고 유지 관리 가능한 코드를 쉽게 작성할 수 있습니다. 또한 Scala의 유형 시스템은 컴파일 시 오류를 방지하는 데 도움이 되므로 미션 크리티컬 애플리케이션에 이상적인 선택입니다. 또한 Scala는 동시 프로그래밍을 지원하므로 고성능 애플리케이션을 개발하는 데 탁월한 선택입니다. 표현력, 안전성 및 성능이 결합된 Scala가 많은 개발자들이 선택하는 언어가 된 것은 놀라운 일이 아닙니다.

R은 무엇입니까?

R Foundation for Statistical Computing은 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 프로그래밍 언어와 무료 소프트웨어 환경을 제공합니다. 통계 소프트웨어 및 데이터 분석은 종종 통계학자 및 데이터 마이너가 R 언어로 개발합니다. 학술 문헌 데이터베이스에 대한 연구와 데이터 마이너에 대한 설문 조사는 R의 인기가 최근 몇 년간 크게 증가했음을 보여줍니다. R이 점점 대중화되고 있지만 여전히 숙달하기 어려운 언어로 간주됩니다.

그러나 이것은 높은 표준을 가진 심각한 프로그래밍 언어라는 사실 때문일 수 있습니다. 이러한 표준을 이해하면 R을 사용하기가 매우 쉽습니다. 또한 새로운 사용자가 R을 시작하는 데 도움이 되는 많은 온라인 리소스가 있습니다. 전반적으로 R은 그것을 배우는 데 필요한 노력을 기울일 가치가 있는 강력한 데이터 분석 도구입니다.

Python, Scala 및 R 프로그래밍 언어의 생태계

Python에는 많은 데이터 과학 응용 프로그램에 Python을 사용하는 상당히 광범위한 커뮤니티가 있습니다. 데이터 처리에 중점을 둔 Python 패키지의 우수한 생태계는 데이터 분석을 위한 가장 기본적인 용도 중 하나입니다. 이러한 패키지 중 하나인 Pandas with NumPy는 데이터 가져오기, 분석 및 시각화를 더 간단하게 만듭니다.

Scala는 함수형 프로그래밍과 객체 지향 패러다임 모두에 사용할 수 있는 범용 프로그래밍 언어입니다. 유형 추론, 문자열 보간, 뛰어난 확장성 및 느린 컴퓨팅과 같은 몇 가지 고유한 기능을 제공합니다. 또한 JVM(Java Virtual Machine)은 바이트로 변환된 후 Scala 코드를 실행할 수 있습니다. 프로그래밍 언어는 데이터 과학, 웹 개발 및 기계 학습에서 자주 사용됩니다.

풍부한 생태계를 보유한 R 프로그래밍 언어는 기본적으로 데이터 마이닝 및 기본 기계 학습 기술에 사용됩니다. 방대한 데이터셋의 통계 분석에 유용하고, 데이터 탐색을 위한 다양한 선택을 제공하며, 확률 분포의 사용과 다양한 통계 테스트의 적용을 용이하게 합니다.

파이썬 대 R 대 스칼라

합산

프로그래밍 언어는 다양한 데이터 소스에서 풍부한 정보를 식별, 표현 및 추출하는 것과 같은 다양한 데이터 작업을 처리하므로 데이터 과학에서 유용합니다. Python 대 R이든 Scala 대 R이든 Spark Scala 대 Python 성능 이든 프로그래밍 언어의 선택은 작업에 따라 크게 달라집니다.

소규모 또는 중간 규모의 데이터 처리 솔루션에 Python 또는 R을 사용할 수 있지만 Scala는 유지 관리를 용이하게 하기 위해 대규모 데이터 처리 애플리케이션과 관련하여 항상 선택됩니다. 이 세 가지 프로그래밍 언어는 모두 작업별로 다르기 때문에 데이터 과학자 가 각 언어의 강점과 약점을 아는 것이 중요합니다. 한 번에 세 가지를 모두 배우는 것은 부담스러울 수 있지만 세 가지 프로그래밍 언어는 손쉬운 기계 학습 솔루션을 통해 목적을 적절하게 수행합니다.

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