이 기사에 대하여

데이터 분석이라고 하면, 역시 최근에는 R과 Python 밖에 없을까.
특히 Python은 매우 젊은 엔지니어에게 인기가 있습니다. 데이터 분석뿐만 아니라 여러 가지 용도가 있기 때문입니다.

최근 저도 데이터 분석계의 일을 하기 시작하고 있었고, 선배에게 R을 추천받았지만, Python 쪽이 조금만 경험이 있다. 거의 초보자이므로, 어느 것을 사용하는지 고민하고 있었다.

실제 데이터를 보자.

그래서, 조속히 데이터를 보고 결정하려고 생각했습니다.
일에 특화한 검색 엔진 Indeed에서 R과 Python의 Job Trend 검색하면, 이쪽의 결과였습니다 (2017/07/08 시점의 최신 데이터는 4월까지 밖에 아닌 것 같다)

채용 추세

R이 더 많습니다

어느 쪽도 명백한 트렌드가 보이지 않는다.

구직자의 추세

(이미지 인용 원본 htps //w w. 귀엽다 d. 이 m/조bt렌ds/q-R-q-Py정. HTML)

한편, 직업 찾기 측은 어떨까요.

분명히 Python 쪽이 인기 급상승.

R은 특정 범위 내에서 변동합니다.

결론

구인의 토렌트는 변하지 않지만, 파이썬이 할 수 있는 사람이 늘고 있다. 반대로 R을 할 수 있는 사람은 늘지 않았다.
단순히 구인마켓 가치를 추구한다면 R이 더 좋지 않을까 생각했습니다.

다만, 어느 쪽도 open source이므로, 유저가 많을수록 늘어날수록, 사용이 편리한 패키지도 늘어나고, 새로운 기술이 적용되는 우선도도 높아진다. 구직자의 그림에서 보면 Python의 구직자 수는 R의 구직자 수를 웃돌았다는 것. 역시 인기 있는 Python으로 해야 할지도.

결론은 아직 결정하지 않았다는 것입니다.

참고

Indeed Job Trend
htps //w w. 귀엽다 d. 코 m / 조 bt 벽 ds
(예로서 나오는 Data Scientist와 Devops의 비교는 재미있다)