R vs. Python

최근 다양한 데이터의 처리와 Deep Learning 등 기계학습같은 분야와 주식 투자 분석 등에 대한 관심으로 Python 을 열심히 사용중이다. 그런데 파이썬을 사용하면서 데이터의 visualizing (차트, 그래프 그리기 같은...) 의 경우 matplotlib 라는 걸출한 툴이 있기는 하지만, 이러한 라이브러리의 설치의 불편함이 약간 있는 경우가 있고 (보통 linux 라면 별 상관 안하는 편이다. 게다가 anaconda 라는 통합 툴도 있기에...) 그래프 그리는 API 들의 학습곡선이 생각보다 아주 쪼~끔 가파르게 느껴진다. 그러던 중 R 에 대한 이야기를 들어서 조금 살펴보았는데 여러가지 면에서 데이터 사이언스 분야에서 Python 과 경합을 하는 툴인 듯 하다. 특히 data visualization 쪽이 파이썬 보다 쉬워 보여서 둘 다 배워서 쓸지, 아니면 그냥 python 만 집중하는 것이 나은지 궁금해서 몇가지 글들을 찾아 보았다. 

다음은 티스토리 블로거가 정리한 "Python을 할 것인가 R을 할 것인가?" 이라는 글. 

http://krksap.tistory.com/523

이분도 비슷한 고민의 해결을 위해 여러가지 글들을 찾다가 해외의 한 교수님이 쓴 글을 보고 약간 번역/요약을 한 듯 하다. 원본은 여기

http://www.dataschool.io/python-or-r-for-data-science/

그 교수님은 python 애호가인 듯. 전반적으로 python 에 조금 더 높은 점수를 주는 편이다. 나도 python 이 좋다. 그래도 혹시 쉽게 배워서 조금 더 편하게 써먹을 부분이 있다면 R 에 대한 공부도 흥미는 갈 듯 하다.

다음은 R 을 조금 훑어 보기 좋은 introduction 및 tutorial 사이트들의 링크이다.

https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.html

https://www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r

대략적인 결론은 왠만한 부분은 python 승,  data visualization 쪽은 R 이 우세 정도 ???