줄리아 vs. 파이썬··· 데이터 과학과 '케미' 좋은 언어는?
OSS관리자1
게시글 작성 시각 2020-06-03 14:41:55
5월 30일
ⓒ CIO Korea, Serdar Yegulalp | InfoWorld | ciokr@idg.co.kr
파이썬의 여러 응용 분야 가운데 아마도 데이터 애널리틱스가 가장 크고 중요할 것이다. 파이썬 진영에는 과학 컴퓨팅과 데이터 분석 작업을 신속하고 편리하게 해주는 라이브러리, 툴, 애플리케이션이 즐비하다.
그러나 과학 컴퓨팅, 머신러닝, 데이터 채굴, 대규모 선형 대수학, 분산 및 병렬 컴퓨팅에 특화된 줄리아 언어(Julia language)를 이용하는 개발자에게 파이썬은 충분히 빠르지도 편리하지도 않다. 줄리아는 과학자와 데이터 애널리스트에게 빠르고 편리한 개발뿐 아니라 눈부신 실행 속도 역시 제공하는 것을 목표로 한다.
줄리아의 장점
줄리아는 원래 과학 및 수치 연산을 위해 설계되었다. 따라서 줄리아가 연관 응용 분야에서 여러 유리한 기능을 가진 것은 새삼스러울 게 없다.
파이썬의 장점
줄리아는 처음부터 데이터 과학을 위해 의도된 반면 파이썬은 데이터 과학으로 진화했다고 볼 수 있다. 파이썬은 데이터 과학자에게 몇몇 매력적인 이점을 제공한다. 아래와 같은 이유에서 ‘범용’ 파이썬이 데이터 과학 작업을 위한 더 나은 선택지가 될 수 있다.
(후략)
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