기술의 발전과 함께 데이터 사용이 보편화됐다. 그와 동시에 데이터에서 정보를 추출하는 데이터 과학 분야도 인기를 얻기 시작했다. 그러나 데이터 과학은 데이터 지식과 함께 프로그래밍 언어 지식을 갖추어야 하는 학문이다. 대규모 데이터를 다루고, 다양한 데이터 소스 병합, 효율적인 정보 추출 등을 위해 프로그래밍 언어가 필요하다. 그렇다면, 데이터 과학자들이 반드시 알아야 할 프로그래밍 언어는 무엇이 있을까? 데이터 과학자들에게 아래 5가지 프로그래밍 언어를 추천한다.
1. 파이썬
소프트웨어 개발자와 데이터 과학자 모두 사용이 편리한 언어로 '파이썬'을 언급했다. 파이썬은 고성능 알고리즘과의 호환성이 뛰어난 것은 물론이고, 머신러닝과 분석 예측, 인공지능(AI) 등과 같은 첨단 기술과 인터페이스가 가능하다. 게다가 다양한 운영 체제에서 지원이 된다.
2. R
R은 파이썬과 자주 비교되는 프로그래밍 언어이다. 대부분의 운영체제를 지원한다는 오픈소스 특성과 시스템에 구애받지 않는 설계 때문이다. R과 파이썬 모두 데이터 과학, 머신러닝 분야에 효율적으로 사용되며, 특히 R은 통계 모델 및 컴퓨팅을 중점으로 두고 설계됐다. R의 또 다른 특징은 데이터 시각화에 특화됐다는 점이다.
3. 자바
오랫동안 사용된 언어인 만큼 한 번 사용하면 어디서나 운영이 가능하다. 여러 운영체제에서 사용이 가능하다. 또한, 빅데이터 분석 툴에서 가장 많이 사용되는 언어이다. 머신러닝, 빅데이터 프레임워크, 뛰어난 확장성을 지니고 있어, 널리 사용된다.
4. 줄리아
줄리아(Julia)는 앞서 언급된 다른 프로그래밍 언어보다 비교적 최근에 생성된 언어이다. 그러나 생성된 기간이 짧다고 해서 중요도가 낮다고 생각하면 오산이다. 고성능 컴퓨터 환경에서 무수히 많은 분석 활동을 수행한다는 점에서 데이터 과학자들 사이에서 꾸준히 인기가 증가하고 있기 때문이다. 실행 시간이 빠르기 때문에 개발 속도가 빨라지고, 낮은 버전의 프로그래밍 언어에서 운영되는 애플리케이션도 생성할 수 있다.
5. 스칼라
스칼라(Scala)는 JVM 플랫폼을 기반으로 운영되는 프로그래밍 언어이다. 자바가 지닌 여러 장점을 지님과 동시에 단점이 보완된 언어이다. 확장성이 뛰어나, 고성능 데이터를 처리하는 데 적합하다. 또한, 자바를 기반으로 둔 고성능 데이터 과학 프레임워크와 호환이 가능하다.
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