웹 프로젝트에 머신러닝 또는 데이터 분석을 적용하려면..

프로젝트를 진행하는 과정에서 언어나 프레임워크 선택은 매우 중요한 결정 사항입니다. 그러나, 자신이 개발하고자 하는 서비스의 목적과 요구 사항에 따라 이러한 결정이 달라질 수 있습니다. Python은 머신러닝과 데이터 분석에 강력한 도구들을 제공하며, 웹 개발에도 적합한 프레임워크들(Django, Flask 등)을 가지고 있습니다. 하지만, Python 기반의 백엔드 시스템은 대규모 트래픽을 처리하는 데 있어서 Java Spring Boot 등 다른 백엔드 시스템보다 성능 측면에서 상대적으로 불리할 수 있습니다. Java의 Spring Boot는 업계에서 널리 사용되는 백엔드 프레임워크로, 안정적인 운영과 대용량 트래픽 처리 등의 장점이 있으나 Python처럼 데이터 분석이나 머신러닝에 특화된 라이브러리와 도구가 부족합니다. 따라서 어떤 부분을 우선시 할 것인지에 따라 다르겠지만 웹 서비스와 머신러닝/데이터 분석을 모두 수행하려면, 각 영역에 특화된 기술을 선택하는 것이 나을 수 있습니다. 예를 들어, 스프링부트를 백엔드 개발에 사용하고, 필요한 머신러닝/데이터 분석 기능은 파이썬으로 구현 후 REST API로 연결하는 방법도 고려해 볼만 하겠습니다. 물론, 초기 학습 곡선은 좀 더 가파를 수 있지만 장기적인 관점에서 보았을 때 이런 접근법이 더 효과적일 수 있습니다. 추가적으로, 현장에서는 종종 다양한 기술들이 함께 사용되므로 한 가지 언어나 프레임워크에만 국한되지 않아도 좋습니다. 다만 위의 조언은 일반적인 상황에 대한 것으로 개별 프로젝트의 목표와 요구사항에 따라 가장 적절한 도구와 기술 스택은 달라질 수 있으니 참고 바랍니다.