궁금했던 부분을 시원하게 긁어주셔서 감사합니다. (벌써 1년이 넘게 전에 올라왔던 영상이네요.) 제조업 생산 현장에서 수집된 데이터를 기반으로 불량을 개선하기 위한 분석 툴을 찾고 있었습니다. 제조업 생산 현장의 불량 분석과 같은 경우라면 R이 조금 더 낫지 않을까 하는 생각이 듭니다. Big Data 수준의 큰 규모 or 비정형 데이터를 분석해야 하는 것도 아니고, 여러 변수를 넣고 빼고, 여러 모델을 돌려보며 영향인자를 찾아보는식의 삽질(?)을 할때는요... 물론 이렇게 분석되고 모델링이 잘 되고 나서 설비에 직접 적용시켜 자동화 한다고 생각하면... 결국은 파이썬으로도 가야 할 것 같고. 꼭 데이터 사이언스가 아니더라도 통계 / 모델링과 관련된 일을 하려면 결국은 R, 파이썬 둘다 하기는 해야할 모양입니다. 공부할게 많네요....
데이터 분석분야 취준생으로,우연히 알고리즘에 떠서 봤는데, 크게 공감이 되었네요 ㅎㅎ 저는 파이썬으로는 머신러닝/딥러닝 위주로 쓰고, streamlit으로 가볍게 개발한 머신러닝 시스템을 웹 페이지에 가볍게 구현해보았는데, 확실히 아직은 통계분석 쪽에서는 R이 더 편하긴 하더라구요 ㅠㅠ 추후에는 파이썬으로도 통계 분석 공부할 예정인데 좋은 영상 감사합니다
간단히 댓글로 답변드리자면, 사양에 대해선 너무 크게 고민하지 않으셔도 됩니다. 인텔 기준 i-5 이상, 현 세대나 이전세대 정보면 충분하구요, 램은 뭐 다다익선이지만 큰 용량의 램이 필수는 아니구요. (저는 현재 16GB). 그래픽카드도 딥러닝 할거 아니면 딱히 필요 없습니다. 만약 일반적인 상황을 넘어서는 리소스가 필요할 경우는 aws 같은걸 쓰시는게 더 경제적입니다.
비교를 하자면 파이썬은 F16 전투기라 할 수 있고 R은 아파치 공격헬기라 할 수 있습니다. F16 전투기는 공중전에도 쓸만하고 지상공격에도 쓸 만하고 다 목적용으로 쓸 수 있습니다. 반면 아파치헬기로는 공중전은 못 벌이지만 대신 지상군 화력지원에 아주 특화되있다고 할 수 있습니다. F16전투기로도 지상군 화력지원에 쓸 수 있지만 아파치만큼의 효율이 나오진 않습니다.
말씀하신게 리서치분야라면 맞지만 머신러닝 전반을 얘기한다면, R이 효율이 더 좋다고 생각하지 않습니다. (직접 머신러닝 알고리즘을 개발하는 경우가 아니라면) 성능/효율은 결국 어떤 알고리즘을 쓰냐의 문제 + 얼마나 커스터마이징 할 수 있느냐의 문제인데, 그런 부분에서 파이썬이 분명 우위를 차지합니다. 만약 R이 효율이 더 좋다면, 풀스택이 필요하지 않은 캐글에서 대부분의 사람들이 파이썬을 쓰는일은 없었을거라 생각합니다. 머신러닝 효율과는 별개의 이야기지만, 추가로 재미있는 서베이가 있어서 링크 남겨봅니다. www.kaggle.com/erikbruin/r-vs-python-and-kmodes-clustering-2018-survey 요약하면 파이썬을 쓰는 데이터 사이언티스트가 그 수도 많고 연봉도 더 높습니다. 그만큼 더 경쟁력이 있다고봐야죠.
안녕하세요! 영상 너무 잘 봤습니당:D R을 먼저배우고 Python을 배웠는데 영상 너무 공감됐어요,, 앞으로 쭉 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝쪽을 공부할 계획인데 어떤 노트북이 적당한지 추천부탁드려도될까요? M1칩이 탑재된 맥북Pro를 사려고했는데 이분야에는 적합하지않고 호환성에 문제가 많다는 의견을 들어서,,,,ㅠ_ㅠ
제가 애플은 안써서 그게 왜 안좋고, 뭐가 좋은지 추천은 못드리지만, 너무 나쁘지 않으면 큰 상관없습니다. 로컬 머신에서 돌리기 힘든 경우면 aws 쓰시면 되요. 무조건 로컬 머신으로 돌리겠다고 비싼걸 사기보다는 사고싶은거 사고, 필요할때만 aws 쓰시는게 훨씬 낫습니다. aws 쓰는 경험도 할 수 있구요.
답변드리기 쉽지 않은 질문이네요. 개인적으로는 파이썬을 추천드리겠으나, 의료쪽이면 R이 더 많이 쓰일것으로 보입니다. 그런데 쉽게 R을 추천하기도 어려운 이유가, 기존에 R을 쓰던 분야들도 조금씩 파이썬으로 넘어가는 추세라 장기적으로 보면 또 파이썬이 더 나을 수 있을것 같아서요.
@@데싸노트 답변 너무 감사드려요! 아직은 R을 더 많이 사용하는 것 같지만 선생님 말씀처럼 다른 분야들이 파이썬으로 많이 넘어가는 추세인 것 같기도 하고 파이썬이 R보다 사용할 수 있는 범위가 더 넓다고 해서 고민이에요...! 미래를 생각했은 때 어떤 것이 더 도움이 되고 더 많이 쓰이게 될지 고민입니다ㅠㅠ 소중한 답글 너무 감사합니다😄
안녕하세요, 경제석사 논문을 쓰려고하고 있는데 말씀대로 추천해주신 파이썬을 사용해서 논문을 작성하려고 계획 중입니다. 다만, 말씀 중에 통계분석에서는 R이 더 나은 측면이 있다고 해서, 논문 작성을 할 때 R로 해야하나 고민을 하고 있는데 어떻게 생각하시는지 여쭙습니다. 저는 Time series 분석에 툴을 활용하려고 계획 중이고, 논문 작성이후에도 계속 데이터 관련해서 공부해나가고 싶습니다. 만약 R과 파이썬 둘다 해야한다면 그렇게 할 계획입니다. 감사합니다!
논문을 위해서라면 R이 조금 더 많이 사용되고 있습니다. 전통적으로 타임 씨리즈 또한 R에서 좀 더 메리트가 있다고 여겨지구요. 파이썬도 요즘 패키지들이 잘 붙어서 큰 차이까지는 없겠지만, 논문때문이라면 R이 무난한 선택일것 같습니다. 일단은 R을 하시고, 향후에 다른 목적의 분석들을 해야하시면 그때 파이썬을 공부하셔도 될것 같습니다.
하시던걸 멈추라고 하고싶진 않습니다. R이 쓸모없는건 아니고, 분명 알아두시면 도움이 됩니다. 저도 가끔 수년전에 누군가에게 쓰여진 R 코드를 제가 수정해야할 일이 있고, 때로는 누군가가 쓴 R code를 파이썬으로 다시 써야하는 경우도 있구요. 알아두면 좋으니 일단 목표하신바까지는 완료하신 뒤에, 바로 파이썬으로 넘어가시는걸 추천드립니다. 컨셉 자체는 많이 겹치니까 어떤 면에서는 R을 알고있으면 파이썬도 이해하기 쉬우실거고, 오히려 R에 너무 익숙해져버리시면 파이썬이 낯설어서 더 헷갈릴수 있습니다.
@@데싸노트 감사합니다 !! 결론적으로만 말씀드린다면.. "data scientist 의 현실업무" 가 궁금합니다. 대게, '예측모델을 만들어요~", "데이터클리닝을 많이합니다 ~" 이런식으로는 많이 듣고 알아왔지만, 정말 구체적으로, "이러이러한 프로젝트들을 한다고 예를든다면, 어떤 절차를 시작으로 어떤식으로 운영이 되는지.. 실제로 업무를 본다면 그 업무내용이 (예를들면) 리그레션 모델링 관련 파이선 문법을 작성하는것인지.. 또한 어느정도의 기한을 두고 그 기한내에서 또 어느정도기간은 무엇을하는지..팀원들과의 협업은 어떤식으로 이루어지는지, 등등 .. 짧게나마 학교에서 한 플젝을 보면, explore data (각 feature 의미, onehotencoding, correlation, outlier check 등등..) - build a model (대게 이미 짜여진 라이브러리 복붙, + evaluation, tuning hyperparameter..등등) - outcome 토론 이런식으로 진행이 되었었는데, 당연히 학교교육용인만큼 한학기내로 끝낼수있는 정도의 수준이겠지만, 그에 따라오는 질문이 너무 많습니다. "우리야 배우는 학생들이라 잘모르니.. 서로 질문하고 서로 새로운걸 구글링하며 그에대해 토론하지만, 실제 현업전문가들은 '회의'라 한다면 무슨 내용인거지? 이미 어떤상황에선 뭐가 적합하고 뭘써야하는지 다 아는거아닌가? 학교 머신러닝 플젝등이.. 현업에서도 이런식인가? 현업에선 하나의 플젝당 통상 완료되는 시간은 어느정도지? 계속 새로운 플젝들이 생기나? 그걸 누가정해주고 누가 시작해나가는거지? 짜여진 메뉴얼처럼 (예를들어) 리그레션 관련 코드등의 복붙등으로 할수있다면, 데이터사이언티스트라는 포지션이 왜 굳이 필요한거지? 이미 템플렛처럼 라이브러리 등이 잘 갖추어져있는데, 이론적인부분이 현업에서 어떻게 빛을 내는거지? 실력있는 데이터사이언티스트들은 어떤 부분에서 실력있다고 평가받는걸까? " 등등 궁금한게 너무많습니다. 비슷한 주제의 여러 유투브방송이나 글을 보긴했지만.. 데싸노트형님께 이렇게 댓글을 남겨드려도 되는지 여쭙게 된건.. 형님께서 지금까지 올려주신 동영상과 같은 주제들의 다른 영상들도 많이봤지만, 형님께서 올려주시는게 영상들이 가장 형식적이지 않고 개인경험을 토대로 제가 정말로 궁금해하는부분들만 속시원하게 딱 집어서 설명해주셔서 .. 이렇게 부탁(?) 드리게되었습니다 ㅠ ㅠ 쓰다보니 너무 신났나보네요.. 글이 너무 길어 죄송합니다ㅠㅠ 혹 너무 엉뚱한내용들이라 생각들지 않으신다면, 한번 생각해봐주시면너무 감사할것같습니다! 긴댓글 읽어주셔서 감사합니다 ㅠ
안녕하세요! 모든 영상 다 재미있게 잘봤습니다. 저도 데싸님 영상 계기로 r 에서 파이썬으로 넘어가고 적응중에 있습니다. tidyverse ggplot shiny 만 쓰면 다되는 시스템에 있다가 파이썬으로 오니 특히 시각화랑 대시보드가 아직 체계가 없는 느낌? 인데요 혹시 시각화 대시보드에서 많이 사용하시는 라이브러리가 있으신지요? 이것저것 골고루 써야 할까요?
제가 업계 전반을 경험한건 아니라 단편적인 답밖에 드릴 수 없는데, 우선 제 경험에 비추어 볼 때 크게 활용될 일은 없었습니다. 당연히 배워두면 조금이나마 플러스가 되겠지만, 자바 스크립트가 필요한 영역이라면 대체로 개발자들이 담당하고 있기 때문에, 규모가 어느정도 있는 회사라면 굳이 사용할 일은 없을 가능성이 높습니다. 여력이 되어서 배워두신다면 디플로이하는데에 활용할 여지가 있을테구요.
안녕하세요 bro 저는 내년에 한국으로 이민을 계획하고 있는 인도에서 온 외국인입니다. 저는 과학만 전공한 외국인입니다. 한국에서 생활하면서 과정을 이수한 후 데이터 과학자로 초급 직업을 가질 수 있습니까? 또한 나는 지금 한국어를 배우고 있습니다. Thanks for your precious time reading my comment :-)
Although I saw a lot of Indian coworkers in Samsung Electronics, I don't know what made them special in the Korean job market. (For example, a Ph.D. degree? or professional experience in US or India?) So, I recommend that you would contact Indian working in Korean companies as software engineers or data scientists. They would give you more helpful information.
Julia는 저도 제대로 경험해본 적이 없어서 특징적인 면을 비교해드리진 못하겠지만, 요새 트렌드가 어떤가에 대해서 말씀드리자면 점점 주목받고 있는건 사실입니다. 주위에서도 파이썬 쓰는 친구들 몇몇이 Julia를 배워보려고 하는 중이구요. 다만, 구직활동에 있어서 그만큼 메리트가 있냐고 한다면 그건 좀 애매합니다. 파이썬을 할줄 알고 Julia도 쓴다면 플러스겠지만, Julia만 쓸줄 안다고 하면 파이썬에 비해서 기회가 훨씬 적을수 밖에 없습니다. 향후 어떻게 트렌드가 바뀔지는 모르겠지만, 현재 및 가까운 미래는 여전히 파이썬에 대한 선호가 높다고봅니다.
@@데싸노트 저도 뉴욕 퀸즈에 살고 있어요. 이제 데이터 사이언티스트로 이직하려고 하는데요. 자격증은 2개 땄구요. 어떻게 하면 뉴욕에 있는 데이터 사이언스 잡을 잡을 수 있을까요? 스타트업이라도 경력을 위해서 시작하고 싶은데 현실적인 조언을 부탁드립니다. 참고로 파이썬, SQL 할 줄 알고요, 전 직정 경력은 SCM analyst 였어요.
영상 잘 봤습니다. 혹시 R이나 Python을 이용한 실제 데이터 분석 코드는 어디서 얻을 수 있을까요? 데이터 전처리 부터 시작해서 머신러닝, 통계학습 적용까지 전반적으로 분석해놓은 코드가 저에겐 시급합니다... 통계학 전공자로써 이론은 잘 알고 있습니다만 실제로 코드에 적용시켜보는 게 약해서요
음 나는 개발자는 아니고 바이오쪽인데 워낙 사람들이 분석에 R을 많이 사용하다보니까 이쪽 분야에서는 R에 훨씬 더 많은 툴이 있긴 한데... 그래서 R을 공부중이기는 한데 확실히 범용성에서는 파이썬이 위라서 둘 다 하긴 해야될듯. 문제는 내가 컴맹이라 둘 다 하기가 조금 빡쌔긴 하지만 ㅋㅋㅋ
궁금했던 부분을 시원하게 긁어주셔서 감사합니다. (벌써 1년이 넘게 전에 올라왔던 영상이네요.)
제조업 생산 현장에서 수집된 데이터를 기반으로 불량을 개선하기 위한 분석 툴을 찾고 있었습니다.
제조업 생산 현장의 불량 분석과 같은 경우라면 R이 조금 더 낫지 않을까 하는 생각이 듭니다.
Big Data 수준의 큰 규모 or 비정형 데이터를 분석해야 하는 것도 아니고,
여러 변수를 넣고 빼고, 여러 모델을 돌려보며 영향인자를 찾아보는식의 삽질(?)을 할때는요...
물론 이렇게 분석되고 모델링이 잘 되고 나서 설비에 직접 적용시켜 자동화 한다고 생각하면...
결국은 파이썬으로도 가야 할 것 같고.
꼭 데이터 사이언스가 아니더라도 통계 / 모델링과 관련된 일을 하려면 결국은 R, 파이썬 둘다 하기는 해야할 모양입니다.
공부할게 많네요....
말씀하신대로 Causal Analysis가 주 목표라면 R이 더 적합할 수도 있겠습니다. 하지만 파이썬에서도 statsmodel.api를 이용하면 R과 같은 분석이 가능하기 때문에, 향후 확장성을 고려해서 일찍 파이썬에 익숙해지시는 것을 추천드립니다.
우연히 검색 중에 이 채널을 발견해서 열심히 보고 있습니다. 정말 보물같은 채널과 선생님이시네요. 사부님으로 모시고 열심히 공부하겠습니다! 감사합니다!
좋은 댓글 감사합니다!
8:48 결론
R, 파이썬 둘다 사용해본 경험자로서 공감되는 말을 해주시고 좋은 말씀 감사합니다
공감되었다니 다행이네요~ 감사합니다 :)
데이터 분석분야 취준생으로,우연히 알고리즘에 떠서 봤는데, 크게 공감이 되었네요 ㅎㅎ 저는 파이썬으로는 머신러닝/딥러닝 위주로 쓰고, streamlit으로 가볍게 개발한 머신러닝 시스템을 웹 페이지에 가볍게 구현해보았는데, 확실히 아직은 통계분석 쪽에서는 R이 더 편하긴 하더라구요 ㅠㅠ 추후에는 파이썬으로도 통계 분석 공부할 예정인데 좋은 영상 감사합니다
공감해 주셔서 감사합니다.
영상 자주 올려주세용 흑흑 데이터사이언티스트 준비하는 사람으로서 다 너무나 유익합니당.. 그리고 혹시 기회가 되신다면 데이터사이언티스트에게 필요한 장비 사양에 대해서도 알려주실수있으실까요? 데스크탑, 노트북 등등 궁금합니다!
간단히 댓글로 답변드리자면, 사양에 대해선 너무 크게 고민하지 않으셔도 됩니다. 인텔 기준 i-5 이상, 현 세대나 이전세대 정보면 충분하구요, 램은 뭐 다다익선이지만 큰 용량의 램이 필수는 아니구요. (저는 현재 16GB). 그래픽카드도 딥러닝 할거 아니면 딱히 필요 없습니다. 만약 일반적인 상황을 넘어서는 리소스가 필요할 경우는 aws 같은걸 쓰시는게 더 경제적입니다.
궁금했던건데 너무 감사합니다
도움이 되셨다니 다행입니다.
비교를 하자면 파이썬은 F16 전투기라 할 수 있고 R은 아파치 공격헬기라 할 수 있습니다. F16 전투기는 공중전에도 쓸만하고 지상공격에도 쓸 만하고 다 목적용으로 쓸 수 있습니다. 반면 아파치헬기로는 공중전은 못 벌이지만 대신 지상군 화력지원에 아주 특화되있다고 할 수 있습니다. F16전투기로도 지상군 화력지원에 쓸 수 있지만 아파치만큼의 효율이 나오진 않습니다.
말씀하신게 리서치분야라면 맞지만 머신러닝 전반을 얘기한다면, R이 효율이 더 좋다고 생각하지 않습니다. (직접 머신러닝 알고리즘을 개발하는 경우가 아니라면) 성능/효율은 결국 어떤 알고리즘을 쓰냐의 문제 + 얼마나 커스터마이징 할 수 있느냐의 문제인데, 그런 부분에서 파이썬이 분명 우위를 차지합니다. 만약 R이 효율이 더 좋다면, 풀스택이 필요하지 않은 캐글에서 대부분의 사람들이 파이썬을 쓰는일은 없었을거라 생각합니다.
머신러닝 효율과는 별개의 이야기지만, 추가로 재미있는 서베이가 있어서 링크 남겨봅니다.
www.kaggle.com/erikbruin/r-vs-python-and-kmodes-clustering-2018-survey
요약하면 파이썬을 쓰는 데이터 사이언티스트가 그 수도 많고 연봉도 더 높습니다. 그만큼 더 경쟁력이 있다고봐야죠.
@@데싸노트 동의합니다. 그래도 리서치분야에서 R의 위상은 여전한 것 같습니다.
주식 재무제표나 주요지표 분석 및 시각화, 가계부 빅데이터 형성 및 시각화 용도면에서는 파이썬이 나을까요 R이 나을까요? 초보자라 그렇게 복잡하진 않을것같습니다만...현재는 파이썬 공부하고 있긴해요!
말씀하신 목적이라면 어떤걸해도 큰 차이는 없을것 같습니다. 자잘한 장단점 차이가 있겠지만 그렇게 큰 차이는 없을테고요, 장기적인 관점에서 봤을 때 보다 다양한 방향으로 범위를 넓힐것도 생각한다면 아무래도 파이썬이 안전한 선택이 아닐까 싶습니다.
@@데싸노트 감사합니다!
데이터애널리스트는 r이 좋을까요? 그래도 파이썬 하는게 좋을까요? 앞으로의 전망을 생각하면 파이썬이 좋을까요?
또, 자바도얘기가 있던데 자바보단 파이썬이겠죠?
영상감사합니다!
장기적으로 봤을 떄 R보단 파이썬이 좋을거라고 봅니다. 데이터 관련된 포지션이라면 자바보다도 파이썬이겠구요.
@@데싸노트데이터 분야는 파이썬을 먼저 배우는게 효율적이겠네요 답변감사합니다~
잘보고있어요
감사합니다 :)
8:48
안녕하세요! 영상 너무 잘 봤습니당:D
R을 먼저배우고 Python을 배웠는데 영상 너무 공감됐어요,,
앞으로 쭉 데이터분석, 머신러닝, 딥러닝쪽을 공부할 계획인데 어떤 노트북이 적당한지 추천부탁드려도될까요?
M1칩이 탑재된 맥북Pro를 사려고했는데 이분야에는 적합하지않고 호환성에 문제가 많다는 의견을 들어서,,,,ㅠ_ㅠ
제가 애플은 안써서 그게 왜 안좋고, 뭐가 좋은지 추천은 못드리지만, 너무 나쁘지 않으면 큰 상관없습니다. 로컬 머신에서 돌리기 힘든 경우면 aws 쓰시면 되요. 무조건 로컬 머신으로 돌리겠다고 비싼걸 사기보다는 사고싶은거 사고, 필요할때만 aws 쓰시는게 훨씬 낫습니다. aws 쓰는 경험도 할 수 있구요.
@@데싸노트 답글 감사합니다! 앞으로도 좋은영상 기대할게요🙂
영상 정말 잘 보고있습니다. 감사해요!
힘이 되는 댓글 감사합니다 :)
2년 전 영상이지만 r은 오히려 학생이나 입문자가 쓰기에 좋음. 파이썬 툴은 통계 계산을 직접 구현하던 라이브러리를 쓰던 검증이 어려운데 r은 그 자체가 검증된 툴임. 현업 3~4년차 미드레벨쯤부턴 무조건 파이썬이 좋은듯
좋으 의견 공유 감사합니다 :)
맞어, 캐글에서 파이썬만 있어서 ㅠㅠ 당황 ㅠㅠ
안녕하세요! 저는 의료데이터 통계분석쪽으로 해보려고 해요!
비전공자라서 R이랑 파이썬 중에서 고민이 많이 되는데 미래를 봤을 때 어떤 프로그램이 더 효과적일까요??
답변드리기 쉽지 않은 질문이네요. 개인적으로는 파이썬을 추천드리겠으나, 의료쪽이면 R이 더 많이 쓰일것으로 보입니다. 그런데 쉽게 R을 추천하기도 어려운 이유가, 기존에 R을 쓰던 분야들도 조금씩 파이썬으로 넘어가는 추세라 장기적으로 보면 또 파이썬이 더 나을 수 있을것 같아서요.
@@데싸노트 답변 너무 감사드려요! 아직은 R을 더 많이 사용하는 것 같지만 선생님 말씀처럼 다른 분야들이 파이썬으로 많이 넘어가는 추세인 것 같기도 하고 파이썬이 R보다 사용할 수 있는 범위가 더 넓다고 해서 고민이에요...!
미래를 생각했은 때 어떤 것이 더 도움이 되고 더 많이 쓰이게 될지 고민입니다ㅠㅠ
소중한 답글 너무 감사합니다😄
안녕하세요, 경제석사 논문을 쓰려고하고 있는데 말씀대로 추천해주신 파이썬을 사용해서 논문을 작성하려고 계획 중입니다.
다만, 말씀 중에 통계분석에서는 R이 더 나은 측면이 있다고 해서, 논문 작성을 할 때 R로 해야하나 고민을 하고 있는데 어떻게 생각하시는지 여쭙습니다.
저는 Time series 분석에 툴을 활용하려고 계획 중이고, 논문 작성이후에도 계속 데이터 관련해서 공부해나가고 싶습니다.
만약 R과 파이썬 둘다 해야한다면 그렇게 할 계획입니다. 감사합니다!
논문을 위해서라면 R이 조금 더 많이 사용되고 있습니다. 전통적으로 타임 씨리즈 또한 R에서 좀 더 메리트가 있다고 여겨지구요. 파이썬도 요즘 패키지들이 잘 붙어서 큰 차이까지는 없겠지만, 논문때문이라면 R이 무난한 선택일것 같습니다. 일단은 R을 하시고, 향후에 다른 목적의 분석들을 해야하시면 그때 파이썬을 공부하셔도 될것 같습니다.
초보자의 입장에서 통계를 공부하기 위해서는 R이 좀 더 편했던 거 같아요. 함수도 간단하고 그냥 좋더라구요. 파이썬은 어렵던데. . .
근데 현업에선 어떨지 모르겠네용. 파이썬이 훨씬 활용도가 높고 사용자도 많으니까요
저도 처음 배우는 입장에서는 R이 더 편했습니다. 그러나 결국은 파이썬으로 넘어가지 않을 수 없는 순간이 올것이고 (아니라면 제한적인 상황에서의 분석에서 멈추는 경우가 되겠네요), 그런것을 고려한다면 파이썬으로 조금이라도 빨리 넘어가서 익숙해지는게 좋다고 생각합니다.
@@데싸노트 R 배우는중인데 R은 중단 하고파이썬으로 당장 넘어가서 파이썬만 집중해서 파는게 나을까요?
하시던걸 멈추라고 하고싶진 않습니다. R이 쓸모없는건 아니고, 분명 알아두시면 도움이 됩니다. 저도 가끔 수년전에 누군가에게 쓰여진 R 코드를 제가 수정해야할 일이 있고, 때로는 누군가가 쓴 R code를 파이썬으로 다시 써야하는 경우도 있구요. 알아두면 좋으니 일단 목표하신바까지는 완료하신 뒤에, 바로 파이썬으로 넘어가시는걸 추천드립니다. 컨셉 자체는 많이 겹치니까 어떤 면에서는 R을 알고있으면 파이썬도 이해하기 쉬우실거고, 오히려 R에 너무 익숙해져버리시면 파이썬이 낯설어서 더 헷갈릴수 있습니다.
@@데싸노트 빠르고 명확한 답변 고맙습니다. 👍👍
너무 잘보고있습니다! 유튜브 보기시작하면서 처음으로 댓글남겨요! 혹시 영상 요청도 받으시나요?? 예를들면.. 이거이거 궁금해요 알려주세요.. 라건가.. ! 궁금한게많아서요 ㅠㅠㅠ
요청은 완전 환영입니다~! 요청내용 댓글로 남겨주시면 가급적 컨텐츠로 만들어보겠습니다 :)
@@데싸노트 감사합니다 !! 결론적으로만 말씀드린다면.. "data scientist 의 현실업무" 가 궁금합니다.
대게, '예측모델을 만들어요~", "데이터클리닝을 많이합니다 ~" 이런식으로는 많이 듣고 알아왔지만, 정말 구체적으로, "이러이러한 프로젝트들을 한다고 예를든다면, 어떤 절차를 시작으로 어떤식으로 운영이 되는지.. 실제로 업무를 본다면 그 업무내용이 (예를들면) 리그레션 모델링 관련 파이선 문법을 작성하는것인지.. 또한 어느정도의 기한을 두고 그 기한내에서 또 어느정도기간은 무엇을하는지..팀원들과의 협업은 어떤식으로 이루어지는지, 등등 ..
짧게나마 학교에서 한 플젝을 보면, explore data (각 feature 의미, onehotencoding, correlation, outlier check 등등..) - build a model (대게 이미 짜여진 라이브러리 복붙, + evaluation, tuning hyperparameter..등등) - outcome 토론
이런식으로 진행이 되었었는데, 당연히 학교교육용인만큼 한학기내로 끝낼수있는 정도의 수준이겠지만, 그에 따라오는 질문이 너무 많습니다.
"우리야 배우는 학생들이라 잘모르니.. 서로 질문하고 서로 새로운걸 구글링하며 그에대해 토론하지만, 실제 현업전문가들은 '회의'라 한다면 무슨 내용인거지? 이미 어떤상황에선 뭐가 적합하고 뭘써야하는지 다 아는거아닌가? 학교 머신러닝 플젝등이.. 현업에서도 이런식인가? 현업에선 하나의 플젝당 통상 완료되는 시간은 어느정도지? 계속 새로운 플젝들이 생기나? 그걸 누가정해주고 누가 시작해나가는거지? 짜여진 메뉴얼처럼 (예를들어) 리그레션 관련 코드등의 복붙등으로 할수있다면, 데이터사이언티스트라는 포지션이 왜 굳이 필요한거지? 이미 템플렛처럼 라이브러리 등이 잘 갖추어져있는데, 이론적인부분이 현업에서 어떻게 빛을 내는거지? 실력있는 데이터사이언티스트들은 어떤 부분에서 실력있다고 평가받는걸까? " 등등 궁금한게 너무많습니다.
비슷한 주제의 여러 유투브방송이나 글을 보긴했지만.. 데싸노트형님께 이렇게 댓글을 남겨드려도 되는지 여쭙게 된건.. 형님께서 지금까지 올려주신 동영상과 같은 주제들의 다른 영상들도 많이봤지만, 형님께서 올려주시는게 영상들이 가장 형식적이지 않고 개인경험을 토대로 제가 정말로 궁금해하는부분들만 속시원하게 딱 집어서 설명해주셔서 .. 이렇게 부탁(?) 드리게되었습니다 ㅠ ㅠ
쓰다보니 너무 신났나보네요.. 글이 너무 길어 죄송합니다ㅠㅠ 혹 너무 엉뚱한내용들이라 생각들지 않으신다면, 한번 생각해봐주시면너무 감사할것같습니다! 긴댓글 읽어주셔서 감사합니다 ㅠ
@@taiwookim1110 좋은 질문 너무 감사합니다. 다음 영상은 이 주제로 올려보겠습니다 :)
영광입니다!!! 감사합니다!!
데이터 시각화 도구로써
파이썬 vs 태블로 비교하면 어떤가요..?
간단하게 플랏 그리는 용도라면 파이썬 선에서 끝내는걸 선호하고 대쉬보드로 넘어가야하는거면 태블로를 선호합니다. 파이썬으로 대쉬보드는 Dash / Plotly밖에 안써봐서 다른건 사실 잘 모르지만 아무래도 효율성 고려하면 Tableau가 낫지 싶어요.
@@데싸노트 결국은 둘 다 해야겠군요...^^;;
답변 감사드립니다~~!!
안녕하세요! 모든 영상 다 재미있게 잘봤습니다.
저도 데싸님 영상 계기로 r 에서 파이썬으로 넘어가고 적응중에 있습니다. tidyverse ggplot shiny 만 쓰면 다되는 시스템에 있다가 파이썬으로 오니 특히 시각화랑 대시보드가 아직 체계가 없는 느낌? 인데요 혹시 시각화 대시보드에서 많이 사용하시는 라이브러리가 있으신지요? 이것저것 골고루 써야 할까요?
시각화 관련해서는 대부분 matpolotlib이랑 seaborn을 쓰구요, 대쉬보드 관련 모듈은 저도 하나밖에 안써봤는데 plotly를 사용했습니다. 그런데 개인적으로는 대쉬보드는 그냥 tableau로 하는 경우가 90%이상입니다.
@@데싸노트 감사합니다! 태블로도 해봐야 겠네요 ㅎㅎ
아무런 배경지식 없이 c언어, 파이썬, r언어 중에 배우라고 한다면 어떤게 가장 접근성이 쉽고 비교적 난이도가 쉬운게 어떤걸까요?
파이썬이요..
쉬운걸로만 따지면 R이 좀 더 쉬운 느낌인데, 파이썬도 크게 더 어려운건 아니니 파이썬을 추천합니다.
@@데싸노트 감사합니다!
데이터업계에서 자바스크립트..를 배워 두면 혹시 좋은 점이 있나요? 활용성이 어느정도 있는지없는지 궁금합니다!
제가 업계 전반을 경험한건 아니라 단편적인 답밖에 드릴 수 없는데, 우선 제 경험에 비추어 볼 때 크게 활용될 일은 없었습니다. 당연히 배워두면 조금이나마 플러스가 되겠지만, 자바 스크립트가 필요한 영역이라면 대체로 개발자들이 담당하고 있기 때문에, 규모가 어느정도 있는 회사라면 굳이 사용할 일은 없을 가능성이 높습니다. 여력이 되어서 배워두신다면 디플로이하는데에 활용할 여지가 있을테구요.
파워bi나 태블로도 언급하셨는데 현업에서 알,파이썬을 말고도 이런 시각화툴도 능숙히 다뤄야하는지 궁금합니다!
포지션마다 요구사항이 다르지만, 할줄알면 메리트가 되죠. 저도 지금 예측 모델만들고 아웃풋 대쉬보드로 만드는것까지 전부 하고있습니다. 배우기 어렵지 않으니 해두시면 좋을거에요.
데싸님 안녕하세요, 혹시 Linkedin Connect 가능할까요?? 감사합니다 :)
www.linkedin.com/in/seankwon1014/
이쪽으로 보내주세요 :)
현실적인 정보에 감사합니다
제가 미국에서 일할거라...
도움이 되셨다니 다행입니다.
안녕하세요 bro 저는 내년에 한국으로 이민을 계획하고 있는 인도에서 온 외국인입니다. 저는 과학만 전공한 외국인입니다. 한국에서 생활하면서 과정을 이수한 후 데이터 과학자로 초급 직업을 가질 수 있습니까? 또한 나는 지금 한국어를 배우고 있습니다.
Thanks for your precious time reading my comment :-)
Although I saw a lot of Indian coworkers in Samsung Electronics, I don't know what made them special in the Korean job market. (For example, a Ph.D. degree? or professional experience in US or India?) So, I recommend that you would contact Indian working in Korean companies as software engineers or data scientists. They would give you more helpful information.
그동안 어디갔나 궁금했었어요. 언제 저희 김성진 AI TV에도 한번 출연 부탁해요~~
책쓰느라고 정신이 없었습니다. 초대해주시면 시간내서 함께하겠습니다 :)
아 그러셨군요. 곧 초대하겠습니다.
데이터사이언티스트면 당연 파이썬, 간략하게 회사에서 통계분석 위해서는 R
좋은 의견 감사합니다~! :)
Julia는 어때요?
Julia는 저도 제대로 경험해본 적이 없어서 특징적인 면을 비교해드리진 못하겠지만, 요새 트렌드가 어떤가에 대해서 말씀드리자면 점점 주목받고 있는건 사실입니다. 주위에서도 파이썬 쓰는 친구들 몇몇이 Julia를 배워보려고 하는 중이구요. 다만, 구직활동에 있어서 그만큼 메리트가 있냐고 한다면 그건 좀 애매합니다. 파이썬을 할줄 알고 Julia도 쓴다면 플러스겠지만, Julia만 쓸줄 안다고 하면 파이썬에 비해서 기회가 훨씬 적을수 밖에 없습니다. 향후 어떻게 트렌드가 바뀔지는 모르겠지만, 현재 및 가까운 미래는 여전히 파이썬에 대한 선호가 높다고봅니다.
@@데싸노트 저도 뉴욕 퀸즈에 살고 있어요. 이제 데이터 사이언티스트로 이직하려고 하는데요. 자격증은 2개 땄구요.
어떻게 하면 뉴욕에 있는 데이터 사이언스 잡을 잡을 수 있을까요? 스타트업이라도 경력을 위해서 시작하고 싶은데 현실적인 조언을 부탁드립니다.
참고로 파이썬, SQL 할 줄 알고요, 전 직정 경력은 SCM analyst 였어요.
@@cpycpycpy 감사합니다. ^^
최근 r도 배워서 고민됐는데 조언감사해요!
둘다 하시면 좀 정신없을텐데, 곧 익숙해지실거에요~!
Python vs r 이라 쓰면 대부분 py 승
R vs python이라 쓰면 대부분 r 승
인듯합니다
그러겠네요 ㅎㅎㅎ
혹시 노트북으로는 맥보단 윈도우 기반인 노트북을 추천하시나요??
저는 개인적으로 윈도우를 쓰지만, 주위 다른 데이터 사이언티스트들 중에 맥 쓰는 사람들도 많습니다. 둘다 지원은 잘 되기때문에 딱히 어느쪽이 더 좋고 나쁘고 한건 없다고 봅니다.
@@데싸노트 감사합니다 앞으로도 좋은 영상 부탁드려요ㅠㅠ
영상 잘 봤습니다. 혹시 R이나 Python을 이용한 실제 데이터 분석 코드는 어디서 얻을 수 있을까요?
데이터 전처리 부터 시작해서 머신러닝, 통계학습 적용까지 전반적으로 분석해놓은 코드가 저에겐 시급합니다...
통계학 전공자로써 이론은 잘 알고 있습니다만 실제로 코드에 적용시켜보는 게 약해서요
Kaggle이나 towardsdatascience에서 찾아보시면 엄청 많이 보실 수 있습니다. 간단하게는 구글에서 알고리즘 이름과 python example이라고만 검색해도 많이 보실수 있구요.
@@데싸노트그렇군요! 바로찾아봐야겠습니다. 감사합니다~
stata에 익숙하다면 어느 프로그램이 좋을까요
R이 더 친숙할 수 있을것 같은데, 그래도 저는 파이썬을 추천합니다. stata쓰던 팀원들도 지금은 다들 파이썬으로 넘어와있습니다.
R로 현업중이긴 한데, 올해는 결국 파이썬으로 넘어가야 겠네요.
R을 이미 쓰고계시다면, 파이썬도 금방 익숙해지실거에요 :)
하지만 어차피 다 할줄 알아야 하........기업은 같은 월급이면 다홍치마를 좋아하니께.....
그래도 하나 할줄아시면 다른하나는 배우기 쉬우실거에요 :)
최근 제가 느꼈던건 빅데이터 처리와 머신러닝 두 부분만 놓고 보더라도 파이썬이 더 강점이크다고 생각이 들었습니다. 그런데 진입장벽이 더 높은 것 같았어요..ㅜ
저도 처음에 같은 생각을했습니다. 파이썬이 뭔가 더 까다롭게 느껴졌는데, 어느정도 익숙해지시면 오히려 더 편해지실겁니다 :)
@@데싸노트 노력해봐야지요 ㅜ ㅋㅋ
음 나는 개발자는 아니고 바이오쪽인데 워낙 사람들이 분석에 R을 많이 사용하다보니까 이쪽 분야에서는 R에 훨씬 더 많은 툴이 있긴 한데... 그래서 R을 공부중이기는 한데 확실히 범용성에서는 파이썬이 위라서 둘 다 하긴 해야될듯. 문제는 내가 컴맹이라 둘 다 하기가 조금 빡쌔긴 하지만 ㅋㅋㅋ
바이오쪽에서 넘어오신분들은 거의 R에 더 친숙하시더라고요 ㅎㅎ