1. 이번에 들어가는 랩실이 통계공정관리/품질공학 쪽인데 여기서 뭐 ML 깊게 다룰거 같진 않고, 대충 내용보니까 시계열, 관리도 사용해서 이상치 데이터 탐색하는게 주된 topic 같은데 이정도면 파이썬 추가 공부없이 only R만 마스터 해놓는 방향으로 가도 괜찮을까요? 면담했을 때 주로 R 쓴다고 교수님이 얘기 하시긴 했음
2. 석사 도중에 공모전 틈틈이 참여하고 싶은데 데이터 분석 제대로 하려면 이 경우엔 파이썬 기본적인 건 알아야 할까요? R로는 무리인가요?
only 통계학 기반 분석만 하면 필요 없을 수 있는데 머신러닝 건드리게 되면 결국 파이썬 쓰시게 될 겁니다. 랩실 생활에 파이썬이 필요할 지는 여기 질문할게 아니고 교수님이나 거기 구성원들한테 물어보는게 맞고요..
질문자입니다 랩 구성원들에게 물어보는게 당연하긴 한데 혹시 여기분들은 어케 생각하는지 궁금해서 질문했네요. 답변 감사 - dc App
R이 더 통계나 "데이터 분석"에 한정해서 파이썬을 포함한 다른 일반 언어보다 유리한 점이 몇 가지 있음 1. 인덱스가 0이 아닌 1에서 시작하고, 범위 지정 시 마지막 값도 포함함. 존나 별거 아니지만 비개발자들에겐 꽤나 크리티컬한 장점이 될 수도 있음. 2. 파이썬보다 자료형이 단순하고 분석 목적에 보다 직접적으로 연계되어 있으며 패키지에 따라 차이가 적음(예: Factor) 3. R Studio를 이용해서 설문조사 데이터나 사회통계 데이터 등 변수명이나 값을 값만으로 알 수 없는 경우 레이블을 붙여서 확인하기 편함 4. 이미 통용되는 방법론들이 대부분 패키지로 구현되어 배포되어 있으므로 개발 부담이 사실상 0 5. 4.와 연관되는 장점으로, 연구설계와 결과 발표에서 평가자와 독자들을 쉽게 설득 가능
확실히 편의성이 좀 사기인듯. 나처럼 본격적인 코딩에 좀 거부감이 있는 사람도 쉽게 접할정도면.. - dc App
그러나 전산 효율성이 문제가 되거나, 즉 다량의 데이터를 실시간으로 입출력하고 차원축소시키거나 서머리해서 처리해야 하거나, 분석과정을 결과 제시까지 자동화하고 배포해야 하거나(여러 공장에서 대량의 센싱 데이터가 수집되고 그걸 빨리 처리해서 본사에 실시간 반영되는 대시보드를 만들어야 되는 등) 단순한 분석의 차원을 넘어가거나 처리속도가 중요해지기 시작하면 R은 멍청한 낡은 도구가 됨
새로운 방법을 개발하거나 구현하는 경우에도 마찬가지임. 물론 R 생태계에 깊이 안착되어 있는 사람들은 새로운걸 개발하더라도 기존의 R 생태계 안에서 개발하고 발표하고 검증받고 하면 되는 문제이긴 하지만, 그건 R 생태계에 공헌하는 것에 가까운 거고.. 개발하는 사람 입장에서는 아무 이득도 없음 뭐 물론 많은 사람들이 인용하는 패키지 개발하면 명성에는 도움이 되겠지
내 관점에서는 R은 본격적으로 컴퓨터를 제어하거나 활용하는 수준까지 갈 생각이 없는 사람들이 쓰는 언어임. 그저 컴퓨터의 연산 능력을 필요할 때만 빌려쓰는 경우에는 괜찮음. 그렇기 때문에 한계도 매우 명확하고, 연구에서는 파이썬이 필요하지 않을 수 있지만 실무로 나갔을 때 할 수 있으면 니가 대응가능한 문제의 폭이 훨씬 넓어지는 건 명확함 뭐 대단히 어려운 것도 아니고 그냥 R로 코드짠거 그때마다 파이썬으로 번역만 해도 자연스레 습득될텐데?
아 그리고 랩실이나 교수님한테 질문하는건 별 의미가 없다고 봄. 평생 랩실에 있거나 평생 교수님 밑에 있을게 아닌데? R만 쓰는 사람들은 R이 아닌 다른 언어로 확장했을 때의 장점을 당연히 잘 모름. 자기들은 R만 써도 괜찮으니까 R만 쓴거고 그럼 된거 아냐?라고 생각하는데 다른 방식으로 접근해본 적이 없어서 장단점 파악을 못함. 그렇다고 파이썬이 더 좋은데어쩌구하는 눈새짓은 하지 말기 바람. 그리고 R을 마스터한다고 표현할 만큼 시간을 들이거나 어려운 게 없음.. 솔직히 뭐 R로 뭐 얼마나 대단한 코드를 작성하려고 마스터까지 말하나 싶음. 애초에 R이 그렇게 복잡한 문법도 없는데
파이썬 없이 취업은 어떻게 하실려고
코테보는 직무 아니면 필수까진 아니잖아
...?