새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것은 긴 여정이며, 때론 힘들지만 또 익숙해지면 여러분의 데이터 분석 능력을 한 층 업그레이드 할 수 있는 계기가 됩니다. 데이터 사이언스에 널리 사용되는 두 가지 언어는 R과 Python입니다. 현재, 대학원 프로그램에서는 1) 두 언어 중 하나를 메인으로 가르쳐주는 프로그램, 2) 두 언어를 동시에 가르치는 프로그램 두 가지 종류의 대학원 프로그램으로 나누어 볼 수 있습니다. 하지만, 짧은 석사 프로그램의 기간을 고려했을 때 저 개인적으로는 두 언어를 동시에 배우려고 하는 것은 좋은 아이디어가 아니라고 생각합니다. 특히, 두 언어의 문법에 둘 다 익숙하지 않은 분의 경우에는 동시에 배우는 것을 더더욱이나 추천드리지 않습니다. 물론, 한 언어에 이미 익숙한 상태이신 분들은 두 언어를 동시에 사용/학습하는 것이 문제가 되지 않습니다.
1. 서로 다른 구문 및 프로그래밍 패러다임
R과 Python은 구문과 프로그래밍 패러다임이 다릅니다. R은 통계 컴퓨팅 및 데이터 분석에 중점을 둔 함수형 프로그래밍 언어입니다. 즉, 에초에 통계 모델링, 데이터 분석을 위해서 만들어진 언어입니다. 구문이 간결하고 표현력이 풍부하여 사용자가 읽기 쉽고 이해하기 쉬운 코드를 작성할 수 있습니다.
반면에 Python은 데이터 분석, 웹 개발, 머신 러닝 등 다양한 용도로 사용되는 범용 프로그래밍 언어입니다. Python의 구문은 R보다 더 장황하지만 유연성이 뛰어나 다양한 애플리케이션에 다용도로 사용할 수 있는 언어입니다. 즉, Python으로 할 수 있는 일 중에 100가지가 있다면, 그 중 하나가 데이터 분석인 것입니다.
두 언어를 동시에 배우려고 하면 특히 프로그래밍이 익숙하지 않은 분들에게는 매우 혼란스러울 수 있습니다. 두 언어의 구문과 개념을 혼동하여 혼란과 좌절을 느낄 수 있거든요. 이런 경우에는, 먼저 한 언어에 집중하여 숙련도를 높인 다음 필요한 경우 다음 언어로 넘어가는 것이 좋습니다.
2. 서로 다른 패키지 및 라이브러리
R과 Python 모두 데이터 분석 및 시각화를 위한 방대한 패키지와 라이브러리가 있습니다. 그러나 데이터 조작 및 모델링에 대한 접근 방식이 다릅니다. 예를 들어, R에는 선형 및 비선형 모델링, 시계열 분석, 데이터 시각화를 위한 함수가 내장되어 있습니다. 반면에 Python은 데이터 분석 및 시각화를 위해 Pandas, NumPy, Matplotlib와 같은 외부 라이브러리를 사용합니다.
두 언어를 동시에 배우려고 하면 각 언어에서 어떤 라이브러리를 사용해야 하는지 이해하기 어려울 수 있습니다. 또한 목표와 관련이 없는 라이브러리를 배우는 데 너무 많은 시간을 소비할 수도 있습니다. 한 언어에 먼저 집중하여 해당 언어의 라이브러리에 능숙해지면 보다 효율적이고 효과적으로 학습할 수 있습니다.
3. 시간과 노력
새로운 프로그래밍 언어를 배우려면 시간과 노력이 필요합니다. 두 가지 언어를 동시에 배우려고 하면 두 언어 모두의 학습 속도가 느려질 수 있습니다. 먼저 한 언어에 집중하여 숙련도를 높인 다음 다음 언어로 넘어가는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 보다 효율적이고 효과적으로 학습하는 데 도움이 됩니다.
학습 목표
서로 다른 목적으로 R과 Python을 배우는 경우, 학습 목표를 달성하기 위해 한 번에 한 언어에 집중하는 것이 더 효율적일 수 있습니다. 예를 들어 통계 컴퓨팅을 위해 R을 배우고 웹 개발을 위해 Python을 배우는 경우, 한 언어에 먼저 집중한 다음 다른 언어로 넘어가는 것이 더 효과적일 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 학습 목표를 보다 효율적이고 효과적으로 달성하는 데 도움이 됩니다.
혼란과 좌절
두 가지 언어를 동시에 배우려고 하면 혼란과 좌절감을 느낄 수 있습니다. 두 언어의 구문, 라이브러리 및 개념을 혼동할 수 있습니다. 이는 특히 초보자에게는 실망스러운 일이 될 수 있습니다. 먼저 한 언어에 집중하여 숙달하면 혼란과 좌절을 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.
결론적으로, R과 Python을 동시에 배우려고 하는 것은 특히 프로그래밍이 익숙하지 않은 분에게는 최선의 접근 방식이 아닐 수 있습니다. 먼저 한 언어에 집중하여 숙련도를 높인 다음 필요한 경우 다음 언어로 넘어가는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 보다 효율적이고 효과적으로 학습하고 혼란과 좌절을 피하는 데 도움이 됩니다. 새로운 프로그래밍 언어를 배우는 것은 여정이며, 능숙해지려면 시간과 노력이 필요하다는 점을 기억하세요.
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