소시오톡
Data Science에서 Python이 R을 서서히 대체하는 추세인가요?
 
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2017-09-09 11:44:37
 | http://www.neuralmarkettrends.com/…

KD Nugetts라는 곳이 어떤 곳인지는 모르겠는데요,

2016년에 비해 2017년 Python과 R의 순위관계가 역전되는 조사결과가 나왔네요.

위 그림을 보시면 Phthon과 R 둘다 쓰다가 R로 가는 비율이 11%인데 Python으로 가는 비율은 3배가 넘는 38%로 나온 것이 큰 영향인 것 같습니다. 둘 다 안 쓰다가 서로 바꿔 타는 경우도 Python을 바꿔타는게 10%로 반대의 5%의 두 배구요. 


predictive analytic professionals라는 건 좀 더 전통적 통계기반 전문가들인 것 같은데, 하여간 두 집단 모두 python의 사용비율이 작년보다 늘고 있고, 특히 data scientist 집단에서 두드러집니다.

   
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Comments
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2017-09-29 22:56:47

대표성이 있는 사이트까지는 아니지만 그래도 상당히 큰 사이트라 할 수 있겠죠.

Statistical Inference에 기반한 쪽에서는 R 생태계가 나름 장점이 있지만(예를 들어 LCA같은걸 파이썬으로 돌릴 수는 없으니까요), 프로그래밍 언어 자체로서의 완성도 및 편의성, 광범위한 오픈소스 참여자들이라는 측면에서는 Python이 압도적이기 때문에 업계에서는 Python이 우위를 점할 수밖에 없다고 생각합니다. 저도 아직 둘 다 한참 배워야 하는 입장이고 경험이 많은건 아니지만, 업계에서 수행하는 텍스트 데이터 처리 분석이나 추천 시스템 구축 등을 할 때에는 Python으로 코드를 짜는게 훨씬 쉽고 빠르다고 느꼈습니다.
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2017-09-30 23:32:21

텍스트 마이닝을 제외한 통계적 추론을 주로하는 학생들은 R을 배우는 것이 좋을까요?

최근 국가 연구소들도 R에 대한 교육이 이루어지고 있다는 이야기도 들은 바 있는데, 어떤 쪽에 비중을 두어야 할지 궁금하네요.
WR
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2017-10-01 17:27:02

그런 목적이시라면 R이 나을 것 같습니다. 사용층이 넓고 python 코드도 결국 R로 변환되어 올라온다던데요