데이터 과학자는 데이터를 관리하고 분석하여 비즈니스 문제를 해결하는 전문가로, 수학자나 비즈니스 분석가, 컴퓨터 과학자 등이 포함되기도 한다. 데이터 과학자는 데이터의 추세와 패턴을 분석하며, 유용하고 실행 가능한 데이터적 접근 방법을 도출해낸다.
따라서 데이터 과학자는 다양한 기술 및 도메인 기반 기술을 익혀야 하며, 프로그래밍 언어 역시 효율적으로 활용할 수 있어야 한다. 그렇다면, 데이터 과학자가 알아야 할 중요한 프로그래밍 언어는 무엇이 있을까? 외신인 analyticsinsight는 다음 10가지 언어를 데이터과학자가 배워야 하는 언어로 선정했다.
• 파이썬: 파이썬은 데이터 과학뿐만 아니라 웹과 소프트웨어 개발에서도 새로운 문을 열 수 있는 범용 프로그래밍 언어다. 유연성과 복합성을 위해 오픈소스 프로그래밍 언어, 그룹 데이터 등을 함께 사용한다. 다중 데이터 구조를 지원하고 평이한 영어 구문을 사용하므로 초보자에게도 훌륭한 프로그래밍 언어다.
• 자바스크립트: 이 언어는 데이터에 의해 사용되는 또 다른 객체 지향 프로그래밍 언어로, 수백 개의 라이브러리를 이용할 수 있다. 프로그래머가 직면할 수 있는 모든 복잡한 이슈를 다룰 수 있으며 한 번에 여러 가지 일을 처리할 수 있다.
• SQL: 대규모 데이터 집합에는 수백만 개의 행이 포함될 수 있어 정확한 정보를 찾기 어렵다. 하지만 질의어로서의 SQL은 사용자가 대규모 데이터셋을 조정하고, 찾고, 확인할 수 있게 해준다. 도메인별 언어로써 관계형 데이터베이스를 관리하는 것이 가장 편리하다.
• 스칼라: 스칼라는 2003년에 만들어진 현대적이고 우아한 프로그래밍 언어다. 응용 분야는 웹 프로그래밍에서 머신러닝에 이르기까지 다양하다. 처음에는 자바와 함께 문제를 다루기 위해 고안됐으나, 현대 비즈니스 프로세스에서는 객체 지향적이고 기능적인 프로그래밍을 지원한다.
• 줄리아: 계산과 수치 분석을 위해 특별히 고안된 또 다른 전문 언어로 병렬 컴퓨팅과 분산 컴퓨팅을 모두 지원하며, 믿을 수 없을 정도로 빠르다. 주요 특징은 바로 이 빠른 성능으로, 데이터 시각화, 수치 분석, 딥러닝 또는 인터랙티브 컴퓨팅에도 완벽하다.
• R: R은 통계학자가 구축한 고급 프로그래밍 언어다. 이 오픈 소스 언어와 소프트웨어는 처음에는 통계 컴퓨팅과 그래픽을 위해 만들어졌다. 지금은 데이터 과학 분야에서도 여러 가지 응용 프로그램을 가지고 있다. R은 또한 데이터 세트를 탐색하고 임시 분석을 수행하는 데 유용하다.
• C&C++:학습 C와 C++는 통계 및 데이터 도구 구축에 탁월한 기능을 제공한다. 이러한 언어는 파이썬에서 잘 번역되어 성능 기반 애플리케이션을 촉진할 수 있다. 데이터를 빨리 컴파일할 때 의외로 유용하다. 이러한 프로그래밍 언어는 매우 기능적인 도구로 구축될 수 있으며 미세 조정이 가능하다.
• 매트랩: 역동적인 시각화를 위한 내장형 도구를 제공하고, 전환이 잘 되는 딥러닝 툴박스도 제공한다. 주로 도전적인 수학 과정을 쉽게 이룰 수 있도록 하며, 사용자 지정 플롯 포인트 및 시각화를 위한 내장 그래픽을 제공한다.
• SAS: SAS는 데이터 관리, 비즈니스 인텔리전스, 다변량 분석 및 예측 분석과 같은 분야의 통계적 모델링을 수행하는 데 일반적으로 사용되는 소프트웨어 제품군이다. 다양한 형식의 데이터에 액세스하고, 관리 및 조작도 할 수 있다.
• TensorFlow: 대규모 데이터셋을 처리하는 데 사용되는 ML 기반 프레임워크를 가지고 있으며, 분산 컴퓨팅에서 매우 잘 작동한다. 사용자는 그래프를 청크로 분해하여 GPU와 CPU를 병렬로 실행할 수 있다.
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