다수 전문가가 데이터 과학에 가장 효율적인 프로그래밍 언어 중 하나로 인기 언어인 파이썬(Python)을 언급할 것이다. 실제로 파이썬은 빠른 개발과 낮은 진입 장벽 등과 같은 장점과 함께 데이터 과학, 인공지능(AI), 머신러닝, 통계 등 여러 분야에서 선호하는 언어 중 하나이다.
그러나 인도 IT 잡지 애널리틱스 인사이트는 파이썬이 데이터 과학 분야에 활용하기에는 효율성이 높지 않다고 주장했다.
애널리틱스 인사이트는 데이터 과학 분야에서 파이썬을 대체할 만한 요소로 ‘텐서플로용 스위프트(Swift for TensorFlow)’를 언급했다.
텐서플로용 스위프트에 주목한 이유는 신규 통계 그래프와 다양한 머신러닝 문제에 적용할 맞춤형 GPU 코드를 생성할 자동화된 차이를 활용할 수 있다는 특징 때문이다. 이 때문에 파이썬에서 사용할 수 있는 것보다 텐서플로용 스위프트를 기술적으로 우수한 시스템이라고 볼 수 있다.
텐서플로팀은 공식 블로그를 통해 “텐서플로용 스위프트는 그래프 성능을 유연성과 표현성을 개발한 새로운 프로그래밍 모델을 제공한다. 또, 스택의 모든 레벨에서 향상된 사용성에 중점을 두고 있다”라고 설명했다.
텐서플로팀은 데이터 과학 전문가와 머신러닝 개발자를 위해 최고의 사용 환경을 제공하기 위해 스위프트에 컴파일러와 언어 개선 사항을 추가했다.
그러나 이는 텐서플로팀이 개발 작업에서 파이썬을 완전히 배제한다는 의미가 아니다. 파이썬과 스위프트 중 더 적합한 언어 판단 기준은 개발 목적에 따라 달라진다. 만약, 애플 운영체제용 애플리케이션에 중점을 맞추고자 한다면, 스위프트를 선택하는 것이 적합하다. 반면, IA 개발이나 백엔드 개발, 프로토타입 개발 작업 등을 진행하고자 한다면 파이썬이 더 적합하다.
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