인공지능 (AI)과 빅데이터에 관련된 작업을 하려면, 다음과 같은 프로그래밍 언어를 고려해볼 수 있습니다:
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Python: 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 가장 인기 있는 언어로, 그 이유는 Python의 간결함과 풍부한 데이터 처리 및 머신 러닝 라이브러리 (pandas, numpy, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등) 때문입니다. 또한 Python은 초보자가 배우기에도 상대적으로 쉽습니다.
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R: 통계 계산과 그래픽을 위해 설계된 프로그래밍 언어로, 데이터 분석가와 통계학자 사이에서 많이 사용됩니다. R은 데이터 분석, 시각화, 머신 러닝 등에 특화된 다양한 패키지를 제공합니다.
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Java/Scala: 빅데이터 처리에 있어서는 분산 처리를 지원하는 Java와 Scala가 널리 사용됩니다. 특히, Apache Hadoop, Apache Spark와 같은 빅데이터 처리 프레임워크가 Java로 작성되었거나, Scala를 지원합니다.
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SQL: SQL은 구조화된 데이터와 관계형 데이터베이스에서 데이터를 검색하고 조작하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 데이터 분석을 위한 기본적인 SQL 지식은 필수적입니다.
따라서 데이터 과학, 인공지능, 빅데이터에 관심이 있다면, Python과 R을 우선적으로 고려해보세요. 분산 처리와 빅데이터 프레임워크에 관심이 있다면 Java나 Scala를 배우는 것도 좋습니다. 또한, SQL은 빅데이터 분석에 있어 필수적인 스킬이므로 배우는 것을 추천드립니다. 이 외에도 SAS, Matlab 등 다른 언어나 툴도 사용되기도 하지만, Python과 R, Java/Scala, SQL은 가장 널리 사용되는 언어들입니다.
