데이터 분석 도구 중 Python과 R 중 어느 쪽을 더 선호하며 그 이유는 무엇인가요?

데이터 분석 도구에서 제가 직접 굴린 건, 같은 분석을 R과 Python 두 언어로 해보며 차이를 익힌 일입니다. 처음엔 R만 썼는데, 데이터 전처리 속도와 자동화 측면에서 Python이 더 맞는 경우가 있다는 걸 알게 됐습니다. 그래서 저는 실험 결과 CSV를 Python pandas로 처리하고, 시각화는 R ggplot2로 만들며, 실험실 데이터베이스에서 특정 조건만 뽑을 땐 SQL의 SELECT와 WHERE를 썼습니다. 막연히 분석을 한다가 아니라, 전처리·시각화·조건 추출이라는 결마다 맞는 도구를 골라 쓴 게 핵심이었습니다. 도구는 목적에 맞게 고르는 게 코드 유지 관리에도 유리하다고 봅니다. 다만 한계도 인정합니다. 저는 학부 수업과 연구 보조 수준이라, 대용량 데이터나 복잡한 파이프라인 처리 경험은 제한적이고, 실무 수준에 닿으려면 더 많은 연습이 필요합니다. 그래서 두 언어로 비교한 경험을 토대로, 그 분석 역량을 더 키우려 합니다.