Python은 데이터 과학자와 ML 실무자를 위한 기본 코딩 언어일 수 있지만 폴리글랏(polyglot) 프로그래밍 언어를 사용함에 따른 이점은 분명해 보이네요. - 개발 및 코딩 생산성 향상, 협업 및 커뮤니케이션 효율성 향상 등 오늘 공유 기사의 제목은 "SQL부터 Julia까지: 데이터 과학자의 다른 프로그래밍 언어들"입니다. 1️⃣ 데이터베이스 쿼리 언어인 SQL은 수십 년 동안 사용되어 왔으며 많은 데이터 사용자를 위한 코딩에 대한 공통의 관문(common gateway)입니다. 2️⃣ 커리어리 독자분들의 업무에 있어 통계분야가 많다면 이미 R을 접했을 가능성이 높습니다. 하지만 R 언어의 사용 사례는 생각보다 더 다양할 수 있습니다. 3️⃣ Python 라이브러리는 데이터 시각화 영역에서 매우 지배적이어서 다른 언어로도 세련된 차트를 만들 수 있다는 사실을 잊기 쉽습니다. 하지만 Rust를 이용한 Plotter 라이브러리도 강력한 시각화 기능을 제공합니다. 4️⃣ 분석 또는 모델링 프로젝트를 위해 데이터를 준비하는 것은 작업 중인 언어에 관계없이 중요한 단계이며, Julia를 이용한 데이터 필터링 프로세스는 최근 몇 년 동안 데이터 과학자들 사이에서 인기가 폭발적으로 증가하였습니다. 5️⃣ 버전 제어(Control)는 모든 소프트웨어 개발 프로세스의 필수 구성 요소이며 Git은 프로그래밍 언어 자체는 아니지만 지원하는 여러 언어에서 코드 작업 및 공동 작업을 위한 필수 소프트웨어 입니다. 원본 기사 링크는 아래와 같습니다. 감사합니다🙏 [Source] https://towardsdatascience.com/from-sql-to-julia-data-sciences-other-programming-languages-ff11ae2f0c20