SaaS (Software as a SaaS) 회사에서 빅데이터의 중요성이 계속해서 커짐에 따라 빅데이터 분석은 성취도가 높고, 고임금의 직업을 찾는 전문가에게 안전한 분야입니다.

빅데이터 및 데이터 과학 분야에서 경력을 시작하거나 쌓는 것을 고려하고 있다면, 경력을 향상시키기 위해 배워야 할 인기 있는 세가지 프로그래밍 언어에 대해 알아보십니다. : R, Python 그리고 Hadoop입니다.

왜 R을 배워야 할까요?

좋은 데이터 과학자는 열정적인 코더이자 통계학자이며, 통계학자가 배우기에 R보다 더 좋은 프로그래밍 언어는 없습니다. R은 통계 프로그래밍 언어의 표준으로서 데이터 과학의 “황금 자녀”라고도 불립니다. R은 빅데이터 분석가들 사이에 인기 있는 기술이며, Google, Facebook, Bank of America 및 New York Times와 같은 큰 브랜드들은 R에 숙달된 데이터 과학자들을 추구하고 있습니다.

또한, R의 상용 응용 프로그램은 빠르게 증가하고 있으며, 회사는 이의 다용성을 높이 평가합니다. 만약 당신이 이것에 흥미를 느끼고 R을 배워야 하는 이유를 알고 싶다면, 여기에 R을 당신의 스킬 셋에 추가해야 할 몇 가지 이유가 있습니다:

R은 오픈 소스이며 무료로 사용할 수 있습니다. SAS 또는 Matlab과는 달리, R은 자유롭게 설치, 사용, 업데이트, 복제, 수정, 재배포 및 재판매 할 수 있습니다. 이로 인해 회사 비용이 절약될 뿐만 아니라, 통계 프로그래밍 언어로서 유용한 쉬운 업그레이드도 가능합니다.

R은 플랫폼 간 호환이 가능합니다. R은 Windows, Mac OS X 및 Linux에서 실행할 수 있습니다. 또한 Microsoft Excel, Microsoft Access, MySQL, SQLite, Oracle 및 기타 프로그램에서 데이터를 가져올 수도 있습니다.

R은 강력한 스크립팅 언어입니다. R은 크고 복잡한 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니다. 또한, R은 용량이 큰 자원 집약적 시뮬레이션에 사용할 수 있는 최고의 언어이며, 고성능 컴퓨터 클러스터에 사용할 수 있습니다.

R은 널리 인정 받고 있습니다. 대략 2백만 명의 사용자를 보유한 R은 2017년 최고의 프로그래밍 언어 중 하나입니다.

R은 매우 유연하게 발전했습니다. 통계에서 많은 새로운 개발은 처음에는 R 패키지로 나타납니다.

출판사들은 R을 매우 좋아합니다. R은 LaTeX와 같은 문서 준비 시스템과 쉽게 통합합니다. 이는 R의 통계 출력과 그래픽을 워드 프로세싱 문서에 삽입할 수 있음을 의미합니다.

R은 ​​거대하고 활발한 커뮤니티 및 리소스 뱅크와 함께, 정기적으로 토론 포럼에서 소통하고 회의에 참석하는 열정적인 사용자로 구성된 국제적 커뮤니티를 보유하고 있습니다. 또한, R은 재무, 클러스터 분석, 고성능 컴퓨팅 등의 통계 영역을 포함한 약 2,000 개의 무제한 무료 라이브러리를 제공합니다.

왜 Python을 배워야 할까요?

Python은 빅데이터 또는 데이터 과학 분야에 관심 있는 사람들에게 권장되는 또 하나의 프로그래밍 언어입니다. R보다 배우기 쉽지만, 웹 및 게임 개발자가 선호하는 고급 프로그래밍 언어입니다.

당신의 2017년 배워야 할 목록에 Python이 있어야 하는 더 많은 이유에 대해 읽어보세요.

Python은 배우기 쉽습니다. Java, C 및 Perl과 마찬가지로 Python는 초보자가 기초를 다지기에 더 쉽습니다. Python으로 코딩하는 프로그래머는 코드 가독성, 간단한 구문 및 구현 용이성과 같은 사용자 친화적인 기능으로 인해 코드를 적게 씁니다.

Python은 디버그하기에 더 쉽습니다. 버그는 모든 프로그래머의 최악의 악몽이기 때문에 Python의 독특한 디자인은 이제 막 데이터 과학 분야를 시작하는 프로그래머에게 적합합니다. 코드를 적게 쓰는 것은 디버깅이 쉬워지게 만듭니다. Python으로 편집된 프로그램은 다른 언어로 작성된 프로그램보다 문제가 적습니다.

Python은 널리 사용됩니다. R과 마찬가지로 Python 프로그래밍 언어는 다양한 소프트웨어 패키지와 산업에서 사용됩니다. Python은 Google의 검색 엔진, YouTube, DropBox, Reddit, Quora, Disqus 및 FriendFeed를 지원합니다. 특히 NASA, IBM, Mozilla는 Python에 아주 많이 의지합니다. 숙련된 Python 전문가라면, 이러한 유명한 대기업 중 한 곳에서 일할 수 있습니다.

Python은 객체 지향 언어입니다. 기초에 대한 완벽한 이해는 새로운 언어의 구문을 배우면 되기 때문에 당신이 다른 객체 지향 언어로 옮기는 데에 도움이 됩니다.

Python은 오픈 소스입니다. Python은 오픈 소스 프로그래밍 언어여서 무료이며, 그렇기 때문에 신생 기업 및 중소기업에게 매력적입니다. 이 언어의 단순성은 소규모 팀에게도 매력적입니다.

Python은 고성능 언어입니다. Python은 오랫동안 비즈니스에 필수적이면서도 빠른 응용 프로그램을 개발하기 위해 선택되어 왔습니다.

Python은 Rasberry Pi와 함께 작동합니다. 만약 Raspberry Pi로 놀라운 일을 하고 싶다면, Python을 배워야만 합니다. 아마추어부터 전문 프로그래머까지의 모든 사람들은 Python을 사용하여 실제 응용 프로그램을 만들 수 있습니다.

왜 Hadoop을 배워야 할까요?

빅데이터 필드에서 성공할 계획이라면 Hadoop은 당신이 배워야 할 또 다른 프로그래밍 언어입니다. Hadoop과 Python의 차이점에 대해 궁금하신 분에게는 아래의 정보가 도움이 될 것입니다.

Hadoop은 R 및 Python과 마찬가지로 오픈 소스입니다. 따라서 Hadoop은 유연한 옵션입니다.

Hadoop은 강력합니다. Hadoop은 방대한 양의 데이터를 쉽게 저장하고 처리할 수 ​​있습니다. Hadoop의 완전한 마력과 능력은 많은 사람들을 놀라게 만들었습니다. Forrester는 Hadoop이 “…대기업의 필수품이 되어 고객 중심 시대에 필요한 미래의 유연한 데이터 플랫폼의 초석을 마련하고 있다.”라고 말합니다.

Hadoop은 다양한 기능을 제공합니다. Hadoop은 데이터 웨어하우징에 사용되지만 예상 분석, 데이터 검색 및 ETL에도 사용됩니다.

Hadoop은 다양한 역할의 기회를 제공합니다. Hadoop 전문가라면 Hadoop Architects, Hadoop 개발자, 데이터 과학자 또는 Hadoop 관리자로 일할 수 있습니다.

Hadoop은 수익성이 높습니다. Hadoop은 빅데이터 시장에서 가장 많이 요구되는 기술 중 하나이며, 인증된 Hadoop 개발자는 높은 봉급을 기대할 수 있습니다.

Hadoop은 건강한 미래를 가지고 있습니다. 빅데이터 분야에서 경력을 원하는 전문가라면, 어느 시점에는 Hadoop이 갖춰야 할 필수 기술이 될 것입니다.

다국적 기업에서 Hadoop 사용이 증가하고 있습니다. 델, 아마존 웹 서비스, IBM, 야후, 마이크로 소프트, 구글, 이베이, 오라클과 같은 대기업들도 이 프로그래밍 언어에 의존하고 있습니다.

빅데이터 및 데이터 과학 분야는 점점 더 데이터 중심이 되어가는 세계에서 계속 성장할 것입니다. 당신의 지식과 신뢰도를 높이는 온라인 과정을 통해 당신의 커리어가 계속 성장할 수 있도록 하세요.

원문 URL: https://www.simplilearn.com/21-reasons-to-learn-r-python-and-hadoop-article?source=frs_left_nav_clicked

원문 제목: 21 Reasons You Should Learn R, Python, and Hadoop

작성자 및 작성일자: Priyadharshini / Jun 10, 2019