파이썬, R, SQL 차이, 난이도, 동시 학습 주의점

1.  정의 및 역사

• 파이썬(Python)은 1991년 네덜란드의 프로그래머 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)에 의해 개발된 프로그래밍 언어입니다. 파이썬은 간결하고 직관적인 문법으로 유명하며, 범용 프로그래밍 언어로 다양한 분야에서 활용됩니다. 높은 생산성과 가독성으로 많은 개발자들이 선호하는 언어입니다.
• SQL(Structured Query Language)은 1970년대 IBM에서 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 관리하기 위해 처음 개발되었습니다. SQL은 데이터를 정의하고 조작하는 데 사용되며, 특히 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 업데이트하는 데 주로 활용됩니다.
• R은 1993년에 뉴질랜드의 로버트 겐틀맨(Robert Gentleman)과 로스 이하카(Ross Ihaka)가 개발한 통계 프로그래밍 언어로, 통계 분석 및 데이터 시각화에 특화되어 있습니다. 통계와 데이터 과학 분야에서 강력한 도구로 자리 잡았으며, 다양한 통계 패키지를 제공해 데이터 분석에 최적화되어 있습니다.

 

2. 주요 활용 분야와 프로그램

• 파이썬은 웹 개발, 머신러닝, 데이터 분석, 자동화, 인공지능(AI) 등 광범위한 분야에서 활용됩니다. Django, Flask 같은 웹 프레임워크를 통해 웹 애플리케이션을 개발하거나, TensorFlow, Scikit-learn 같은 라이브러리를 사용해 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 데이터 분석과 시각화에서도 Pandas와 Matplotlib 같은 도구가 많이 사용됩니다.
• SQL은 주로 데이터베이스 관리에 사용되며, 기업이나 기관에서 대규모 데이터베이스를 관리할 때 필수적인 도구입니다. MySQL, PostgreSQL, Oracle Database 같은 관계형 데이터베이스에서 데이터를 처리하고 검색하는 데 중요한 역할을 합니다. SQL은 데이터베이스 관리뿐만 아니라, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 분석에서 데이터 쿼리에 널리 사용됩니다.
• R은 통계학자와 데이터 과학자들이 데이터 분석, 통계 모델링, 데이터 시각화 작업을 수행할 때 자주 사용합니다. 특히 RStudio 같은 통합 개발 환경(IDE)을 통해 데이터를 쉽게 분석할 수 있으며, ggplot2 같은 시각화 패키지를 활용해 복잡한 그래프를 그릴 수 있습니다. R은 학계와 연구 분야에서도 많이 활용되며, 통계 분석에 특화된 라이브러리들이 풍부하게 제공됩니다.

파이썬, R, SQL

3. 난이도의 차이

• 파이썬은 직관적인 문법과 명확한 코드 구조로 인해 배우기 쉽다는 평가를 받습니다. 코드가 영어 문장처럼 읽히기 때문에 초보자들도 비교적 쉽게 이해할 수 있습니다. 예를 들어, 반복문이나 조건문을 작성할 때 들여쓰기를 통해 블록을 구분하는 방식이 사용됩니다.
• SQL은 데이터베이스 쿼리 언어로, 데이터를 조회, 삽입, 업데이트하는 명령문을 중심으로 구성됩니다. SELECT, INSERT, UPDATE 같은 키워드를 사용해 명령을 수행하며, 데이터베이스에 대해 기본적인 이해가 있어야 합니다. SQL은 문법 자체는 단순하지만, 복잡한 데이터베이스 구조를 이해하고 활용하는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
• R은 통계 분석에 특화된 언어로, 데이터 프레임, 벡터, 리스트 등의 자료 구조에 익숙해져야 합니다. 특히 함수 중심의 프로그래밍 방식과 다수의 통계 함수들이 제공되므로, 통계 개념에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. R은 통계 분석에 익숙한 사용자에게는 유용하지만, 프로그래밍 경험이 적은 사람에게는 다소 어렵게 느껴질 수 있습니다.

 

4. 관련 자격증

• 파이썬과 관련된 자격증으로는 PCAP(Python Certified Associate Programmer)와 PCPP(Python Certified Professional Programmer)가 있습니다. PCAP는 초급자에게 적합한 자격증으로, 파이썬의 기본 문법과 데이터 구조에 대한 지식을 평가합니다. PCPP는 좀 더 고급 내용을 다루며, 시험 난이도가 높습니다. 국내에서는 빅데이터분석기사에서 파이썬 활용능력을 일부 평가합니다. 
• SQL 관련 자격증으로는 글로벌하게는 Microsoft의 DP-900: 데이터베이스 기초, Oracle의 OCA(Oracle Certified Associate)가 대표적입니다. 데이터베이스 관리 능력을 평가하는 OCA는 비교적 높은 난이도의 자격증으로, SQL뿐만 아니라 데이터베이스 아키텍처에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 국내에서는 SQLD, SQLP 자격증을 한국데이터산업진흥원에서 주관하여 운영하고 있습니다. 
• R과 관련된 자격증은 상대적으로 적지만, 데이터 과학과 분석 분야에서 R을 활용하는 자격증들이 있습니다. 대표적으로 Google의 Professional Data Engineer와 같은 데이터 엔지니어 자격증에서는 R을 사용하는 스킬이 요구될 수 있습니다. 각 자격증의 합격률은 시험의 난이도와 개인의 준비 정도에 따라 다르며, 특히 데이터 분석 분야는 실무 경험이 중요합니다. 국내에서는 데이터분석전문가(ADP), 데이터분석준전문가(ADsP) 등을 관련 자격증을 취득 할 수 있습니다. 

 

5. 하나를 배우면 다른 하나를 배우기 쉬운지?

• 파이썬, SQL, R 중 하나를 배우면 다른 언어를 배우는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 파이썬을 먼저 배우면, 프로그래밍의 기초 개념을 익힐 수 있어 R이나 SQL을 배우는 데 비교적 수월할 수 있습니다. 파이썬과 R은 데이터 분석 분야에서 공통적으로 사용되므로, 데이터 처리 및 시각화에 대한 이해가 다른 언어로도 적용될 수 있습니다.
• SQL은 데이터베이스 쿼리 언어로, 파이썬이나 R과는 사용 목적이 다릅니다. 하지만 데이터를 다루는 데 필요한 기본 개념인 SELECT, WHERE, JOIN 등을 이해하면, 파이썬이나 R에서 데이터 프레임이나 배열을 다루는 방식을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 이 세 언어는 서로 보완적인 관계에 있어, 하나를 배우면 다른 언어의 학습이 조금 더 쉬워질 수 있습니다.

 

6. 동시학습 시 주의사항

• 파이썬, SQL, R을 동시에 학습할 경우, 주의할 점은 각 언어의 목적과 용도를 명확히 구분하는 것입니다. 파이썬은 범용 프로그래밍 언어로, 웹 개발, 데이터 분석, 머신러닝 등 다양한 용도로 사용됩니다. 반면, SQL은 데이터베이스에서 데이터를 쿼리하고 관리하는 데 특화된 언어이며, R은 통계 분석과 데이터 시각화에 초점이 맞춰져 있습니다. 이러한 차이를 명확히 이해하지 않으면 학습 과정에서 혼동이 올 수 있습니다.
• 또한, 문법과 함수의 차이로 인해 혼동이 발생할 수 있습니다. 예를 들어, R의 데이터 프레임 처리 방식과 파이썬의 Pandas 라이브러리에서의 처리 방식은 비슷해 보이지만, 문법적인 차이가 있어 초보자들은 이를 혼동하기 쉽습니다. 특히 변수 처리나 함수 호출 방법에서 각각의 차이를 인지하지 못하면 코드 작성에서 오류가 발생할 수 있습니다.