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Python 생태계 강점으로 선호, Scala는 Spark 코드 독해 수준으로 접근
가장 선호하는 언어는 Python입니다. 데이터 처리부터 ML까지 하나의 언어로 전 과정을 연결할 수 있고, 라이브러리 생태계가 풍부해서 대부분의 문제에 빠르게 접근할 수 있습니다. Java는 수업에서 기본 문법은 배웠지만 타입 안전성과 JVM 생태계 특성을 제대로 활용할 만큼 깊이 쓰지는 못했습니다.
Scala는 Spark 관련 코드를 읽으면서 RDD나 DataFrame API를 이해하는 수준으로 접했습니다. 함수형 프로그래밍 패러다임이 Python과 달라서 처음엔 낯설었지만, 불변성 원칙이 병렬 처리에서 왜 유리한지 이론으로는 이해했습니다. 한계는 Java나 Scala로 실제 프로덕션 코드를 작성하고 운영한 경험은 없어서, 성능 튜닝이나 대용량 처리 실전은 아직 부족합니다.
이 결의 특징
Python을 선호하는 이유를 생태계 풍부함으로 설명하면서 Java는 기본 문법 수준, Scala는 Spark 코드 독해 수준이라는 깊이 차이를 정직하게 가른 자리가 보입니다. 프로덕션 운영 경험 없음을 솔직히 인정한 흔적이 드러나는 결입니다.
이 결이 통하는 자리
복수 언어 경험과 선호 언어를 묻는 자리에서 각 언어의 활용 깊이를 정직하게 가른 답이 통합니다. 실전 경험 없는 자리를 이론 이해 수준으로 정확히 구분한 흔적이 있는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.