"절대적으로 뛰어난 프로그래밍 언어가 존재할까?"
세상에는 수많은 프로그래밍 언어가 있다. 그런데 그중 가장 뛰어난 언어는 무엇일까? 프로그래밍 언어는 종류와 목적이 다양하다. 어떤 프로그램을 만드는지 분야와 목적에 따라 '적합한' 언어는 달라진다. 프로그래밍 언어마다 설계된 목적과 특징, 장단점이 다르기 때문에, 이를 파악해 개발 목적에 맞는 언어를 선택하는 것이 중요하다.
그렇다면 데이터 과학 분야에서는 어떤 프로그래밍 언어를 살펴보는 것이 좋을까? 최근 데이터 과학자들은 파이썬(Python), R, 줄리아(Julia)를 선호한다. 이 세 가지 언어의 특징과 장점을 애널리틱스 인사이트가 소개했다.
1. 파이썬 (Python)
1991년 출시된 파이썬은 웹 개발, 소프트웨어 개발, 수학, 체계적 스크립팅에 사용되는 프로그래밍 언어이다. 파이썬은 웹 개발에서도 많이 사용되지만, 과학 컴퓨팅과 데이터 분석 작업을 빠르고 편리하게 해주는 라이브러리, 도구, 애플리케이션이 풍부해 데이터 과학 분야에서도 활발히 사용되고 있다.
파이썬의 첫 번째 요소는 파이썬에서 문자열 [0]과 같은 0으로 접근된다. 이는 기존의 프로그래밍 습관을 가진 일반적인 사용자들이 파이썬을 쉽게 사용할 수 있게 한다.
파이썬은 줄리아와 R보다 빠른 시작 속도를 가지며, 다양한 타사 패키지를 지원해 유연성이 뛰어나다. 파이썬은 멀티 코어 및 병렬 프로세싱을 포함해 인터프리터의 개선을 통해 속도를 향상했다. mypc 프로젝트는 타입-어노테이션이 된 파이썬을 사이썬(Cython)보다 훨씬 더 세련되게 네이티브 C로 변환한다. 일반적으로 4배 성능 향상을 기대할 수 있으며, 순수 수학적 연산에서는 더 많은 성능 향상을 가진다.
2. 줄리아(Julia)
2012년 출시된 줄리아는 고수준, 고성능 다이내믹 프로그래밍 언어이다. 범용 언어로 어떤 응용 프로그램에도 사용할 수 있지만, 수치 분석과 계산 과학에 적합한 많은 기능 있다. 과학자와 데이터 분석가는 줄리아를 사용하면 빠르고 편리하게 개발할 뿐만 아니라, 빠른 실행 속도도 기대할 수 있다.
줄리아의 JIT 컴파일 및 타입 선언은 일상적으로 최적화되지 않은 기본형의 파이썬을 크게 능가할 수 있다. 물론 파이썬을 외부 라이브러리인 타사 JIT 컴파일러(PyPy)를 활용해 속도를 향상하고, 사이썬과 같은 도구를 사용해 최적화 할 수 있다. 하지만 줄리아는 이러한 과정 없이 게이트 밖으로 빠르게 나올 수 있도록 설계되었다.
줄리아는 매트랩(Matlab), R, 매쓰매틱(Mathematic), 옥토브(Octobe)와 같은 과학 컴퓨팅 언어를 사용하고 이러한 환경에 종사하는 사용자가 많이 사용하는 언어이다. 줄리아의 수학 연산 구문은 일반적으로 수학 공식이 작성되는 방법과 비슷해 프로그래머들이 더 쉽게 이해할 수 있다.
줄리아의 기계 학습 라이브러리인 플럭스(Flux)는 일반적인 사용 사례에 대한 기존 모델 패턴을 많이 갖추고 있다. 이는 온전히 줄리아로 작성되어 사용자의 필요에 따라 수정할 수 있으며, 줄리아의 기본 컴파일을 사용해 프로젝트 내부에서 최적화한다.
3. R
1993년 출시된 R은 R 코어 팀과 통계 컴퓨팅을 위한 R 재단에서 지원하는 통계 컴퓨팅 및 그래픽을 위한 프로그래밍 언어 및 자유 소프트웨어 환경이다. R은 다른 언어와 달리 통계 컴퓨팅의 속도를 향상한다.
R은 통계 소프트웨어 및 데이터 분석을 개발하기 위해 통계학자나 데이터 마이너 사이에서 널리 사용된다. 오픈 소스 언어로 누구나 코드를 다운로드하고 수정할 수 있다. R은 오픈 소스로 제공되며 많은 우수한 프로그래머들이 코드 수정과 개선에 기여했고, 이에 안정적이며 신뢰할 수 있는 언어로 발전했다.
R은 데이터 조작, 통계 모델링 및 그래픽과 같은 다양한 기능을 수행하며 확장성이 뛰어나다. 따라서 개발자는 소프트웨어를 쉽게 작성해 애드온(add-on) 패키지 형태로 배포할 수 있다.
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