프로그래밍 언어는 문제 해결의 목적과 대상에 따라 다양한 방식으로 발전해 왔으며, 각각 고유한 철학과 구조를 지니고 있습니다. 언어마다 설계 목적이 다르기 때문에, 개발자는 상황에 따라 적절한 언어를 선택해 최적의 성능과 효율을 추구합니다. 이러한 맥락에서 C 언어와 R 언어는 서로 다른 목적을 가진 대표적인 언어로, 각각 시스템 소프트웨어 개발과 데이터 분석 분야에서 중심적인 역할을 담당하고 있습니다.
C 언어는 하드웨어에 밀접하게 작용하는 저수준 제어 능력과 빠른 실행 속도를 바탕으로 운영체제, 임베디드 시스템, 게임 엔진과 같은 성능 중심 분야에서 널리 활용됩니다. 반면 R 언어는 통계학 기반의 고수준 언어로, 복잡한 데이터 분석과 시각화, 통계 모델링에 특화되어 있어 연구자, 분석가, 데이터 과학자들에게 최적화된 도구로 자리 잡고 있습니다. 두 언어는 서로 상반된 특징을 지니고 있지만, 현대의 복합적인 개발 환경에서는 이들을 상호보완적으로 활용하는 사례도 많아, 양 언어를 비교·이해하는 것은 매우 의미 있는 일입니다.
1. 언어의 개발 배경과 목적
1) C: 시스템 프로그래밍, 하드웨어 제어 중심
C 언어는 1972년, 벨 연구소의 데니스 리치(Dennis Ritchie)에 의해 개발된 프로그래밍 언어입니다. 이 언어는 기존의 어셈블리 언어가 가진 복잡성과 이식성 부족의 문제를 해결하기 위해 만들어졌으며, 운영체제나 하드웨어 제어 같은 시스템 프로그래밍을 염두에 두고 설계되었습니다. 실제로 유닉스(UNIX) 운영체제는 C 언어로 개발되었으며, 이는 C 언어가 얼마나 하드웨어에 가까운 수준에서 효율적으로 작동하는지를 보여주는 대표적인 사례입니다.
C 언어의 가장 큰 특징은 '절차지향적'이라는 점입니다. 이는 프로그램이 순차적으로 실행되는 일련의 절차나 흐름을 중심으로 구성된다는 뜻입니다. 또한, 메모리의 세부 구조까지 접근할 수 있는 포인터(pointer) 기능을 제공하여, 하드웨어 자원을 직접적으로 제어하거나 최적화된 코드를 작성하는 데 유리합니다. 이러한 특성 때문에 C 언어는 임베디드 시스템, 운영체제, 드라이버, 펌웨어 등 고성능을 요구하는 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
C 언어는 '기계를 다루는 언어'라는 인식이 강하며, 시스템 수준의 효율성과 제어력을 중시하는 분야에 최적화되어 있습니다. 따라서 컴퓨터 공학, 전자공학 등 기술 기반의 전공에서는 C 언어가 기본적인 역량으로 요구되는 경우가 많습니다.
2) R: 통계 분석, 데이터 처리 중심
R 언어는 1993년 뉴질랜드 오클랜드 대학의 로스 이하카(Ross Ihaka)와 로버트 젠틀먼(Robert Gentleman)에 의해 개발된 통계 언어로, S 언어를 기반으로 만들어졌습니다. 초기 목적은 통계학자들이 수학적 모델과 데이터를 분석하고 시각화하는 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 것이었습니다. 이는 R 언어의 태생적 정체성을 '데이터 중심 프로그래밍 언어'로 규정하게 됩니다.
R 언어의 가장 큰 특징은 수치 계산과 통계 분석에 최적화되어 있다는 점입니다. R에는 다양한 통계 함수와 분석 기법, 그리고 데이터 시각화 도구들이 기본적으로 내장되어 있으며, 사용자가 간단한 코드만으로 복잡한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, R은 방대한 패키지 생태계를 갖추고 있어 머신러닝, 생물정보학, 경제학 등 다양한 학문 분야에서도 활발하게 활용되고 있습니다.
R은 특히 '벡터 기반 언어'라는 점에서 다른 언어와 차별화됩니다. 일반적인 루프나 반복문 없이도 벡터 연산을 통해 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 이로 인해 코드의 길이가 짧고 간결하게 유지됩니다. 예를 들어, 수백만 개의 데이터를 한 번에 평균내거나 조건 필터링을 수행하는 작업이 매우 직관적으로 가능합니다.
결과적으로 R은 '데이터를 다루는 언어'로서, 통계, 데이터 과학, 공공보건, 사회과학 등 정량적 분석이 중요한 학문과 실무 영역에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 프로그래밍을 전공하지 않은 연구자들도 비교적 쉽게 접근할 수 있도록 설계된 점도 R 언어의 강점이라 할 수 있습니다.
2. 문법 구조 및 프로그래밍 패러다임
1) C: 절차지향적 구조, 포인터, 수동 메모리 관리
C 언어는 대표적인 절차지향 프로그래밍 언어입니다. 절차지향이란 문제를 순차적인 명령의 흐름, 즉 알고리즘과 단계로 나누어 해결하는 방식을 말합니다. 이러한 구조는 컴퓨터의 동작 방식과 유사하여 효율적이지만, 프로그램 규모가 커질수록 구조적 복잡성이 증가할 수 있습니다.
또한, C 언어는 포인터라는 강력한 기능을 제공합니다. 포인터는 메모리 주소를 직접 참조하거나 조작할 수 있는 변수로, 배열, 함수, 구조체 등을 유연하게 제어할 수 있는 도구입니다. 하지만 포인터 사용은 높은 수준의 이해를 요구하며, 잘못된 포인터 연산은 프로그램 오류나 보안 문제를 일으킬 수 있습니다.
이와 함께 C 언어는 메모리를 개발자가 직접 할당하고 해제해야 하는 수동 메모리 관리 방식을 따릅니다. 이러한 방식은 고성능의 프로그램을 만들 수 있도록 해주지만, 동시에 메모리 누수나 해제 오류와 같은 문제를 야기할 수 있어 신중한 관리가 요구됩니다.
2) R: 함수형·벡터 중심 구조, 추상화된 데이터 처리
R 언어는 함수형 프로그래밍의 성격을 강하게 띠고 있습니다. 함수형 프로그래밍은 프로그램의 로직을 함수의 조합으로 표현하며, 상태를 변경하지 않고 불변 데이터를 다루는 방식입니다. 이러한 패러다임은 디버깅과 유지보수를 쉽게 해 주며, 복잡한 분석 로직을 함수 단위로 나누어 관리하기 용이하게 만들어 줍니다.
또한 R은 벡터화(vectorization) 중심의 언어로, 반복문 없이도 전체 데이터를 한 번에 처리할 수 있는 구조를 갖고 있습니다. 예를 들어, 여러 수치 데이터를 한 번에 연산하거나 필터링하는 작업이 매우 간단하게 이루어집니다. 이는 수치 해석, 통계 계산 등의 작업에서 큰 생산성을 제공합니다.
R은 메모리 관리나 포인터 개념과 같은 저수준 구조를 프로그래머가 직접 다루지 않아도 되며, 데이터 프레임, 리스트, 팩터 등 고수준의 데이터 추상화를 제공합니다. 덕분에 복잡한 수학적 모델이나 시각화를 간결한 코드로 구현할 수 있습니다.
3. 주된 활용 분야 비교
1) C: 운영체제, 게임 엔진, 내장 시스템, 드라이버
C 언어는 시스템 프로그래밍에 최적화된 언어로, 운영체제(OS)의 커널이나 드라이버, 내장형 시스템 등 하드웨어와 밀접한 분야에서 널리 사용됩니다. 이러한 분야는 빠른 실행 속도와 정밀한 메모리 제어가 요구되기 때문에, 저수준 접근이 가능한 C 언어가 적합합니다.
예를 들어, 리눅스 운영체제는 대부분 C 언어로 작성되었으며, 컴퓨터 부팅 이후 초기화 과정부터 파일 시스템 제어까지 중요한 핵심 기능들이 C로 구현되어 있습니다. 또한, 게임 엔진의 물리 연산이나 그래픽 렌더링 부분도 고성능이 요구되기 때문에 C 언어로 개발되는 경우가 많습니다.
내장 시스템(Embedded System) 또한 자원이 제한된 환경에서 동작하므로, 코드의 크기와 속도를 세밀하게 조정할 수 있는 C 언어가 필수적입니다. 드라이버 개발도 하드웨어와의 직접 통신이 필요하므로 C 언어가 중심적인 역할을 합니다.
2) R: 통계 분석, 머신러닝, 시각화, 보고서 자동화
R은 통계 분석을 목적으로 개발된 언어로, 방대한 통계 함수와 분석 도구를 내장하고 있어 학계와 산업계에서 널리 사용됩니다. 예를 들어, 분산 분석(ANOVA), 회귀 분석, 시계열 예측, 생존 분석 등 복잡한 통계 작업을 손쉽게 수행할 수 있습니다.
최근에는 머신러닝 분야로도 활용 영역이 확장되어, `caret`, `randomForest`, `xgboost`, `tidymodels` 등 다양한 패키지를 통해 지도 학습과 비지도 학습 모델을 구축할 수 있습니다. Python에 비해 개발 생태계는 다소 협소하지만, 통계적 모델링에 있어서는 강력한 기능을 제공합니다.
또한 R은 시각화 기능이 매우 강력합니다. `ggplot2`와 같은 패키지를 통해 고품질의 그래프를 손쉽게 그릴 수 있으며, `shiny`를 통해 웹 기반의 대시보드도 개발할 수 있습니다. 나아가 `rmarkdown`을 이용하면 코드, 결과, 설명을 통합한 보고서를 자동으로 생성할 수 있어, 연구나 보고 문서 작성에 최적화된 환경을 제공합니다.
이처럼 C와 R은 각각의 철학과 목적이 다르며, 서로의 장점을 이해하고 필요에 따라 선택적으로 사용하는 것이 중요합니다.
4. 성능 및 실행 방식
1) C: 컴파일 언어, 빠른 실행 속도
C 언어는 컴파일러를 이용해 소스 코드를 기계어로 변환한 후 실행합니다. 이 과정은 프로그램 실행 전에 이루어지며, 실행 시에는 기계어로 번역된 코드가 바로 동작하게 됩니다. 이러한 컴파일 방식은 실행 속도를 비약적으로 향상시킬 수 있으며, 특히 시스템 자원에 대한 접근이 직접적으로 이루어지기 때문에 고성능이 요구되는 프로그램에서 유리합니다.
예를 들어 운영체제나 게임 엔진, 실시간 제어 시스템 등에서는 수 밀리초의 차이가 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 빠른 실행 속도를 갖춘 C 언어가 효과적입니다. 또한 컴파일러는 코드 최적화도 수행하므로, 동일한 기능을 수행하는 코드라도 더 효율적인 실행이 가능해집니다.
2) R: 인터프리터 언어, 유연한 대화형 분석
R 언어는 인터프리터 기반으로, 사용자가 작성한 코드를 실시간으로 해석하고 실행합니다. 이 방식은 컴파일 과정을 거치지 않고 즉시 실행되므로, 사용자가 한 줄의 코드를 작성하면 그 결과를 바로 확인할 수 있는 환경을 제공합니다. 이러한 대화형(Interactive) 환경은 데이터 분석, 통계 처리, 시각화 작업에 있어 매우 효율적입니다.
특히 데이터 과학 분야에서는 반복적으로 코드를 수정하고 즉각적인 결과를 확인하면서 분석 방향을 조정하는 일이 많기 때문에, 인터프리터 방식의 R은 사용자에게 유연한 작업 환경을 제공합니다. 또한, 다양한 통계 함수와 시각화 도구가 내장되어 있어 복잡한 분석도 짧은 코드로 수행할 수 있습니다.
※단점 및 장점 비교: 성능 vs 생산성
C 언어는 컴파일 방식 덕분에 뛰어난 성능을 제공하며, 하드웨어 제어나 대용량 연산 등에서 효율적입니다. 그러나 개발자는 컴파일 오류를 관리하고 복잡한 메모리 구조를 다루어야 하기 때문에 생산성이 떨어질 수 있습니다.
반면, R은 느린 실행 속도와 비교적 낮은 성능에도 불구하고, 개발 생산성이 매우 높습니다. 직관적인 문법, 다양한 라이브러리, 자동 메모리 관리 등은 복잡한 수치 해석이나 시각화를 단시간에 구현할 수 있도록 도와줍니다.
C는 성능이 중요한 시스템 개발에, R은 생산성과 유연성이 필요한 분석 작업에 적합한 도구라고 볼 수 있습니다.
5. 메모리 및 리소스 관리
1) C: 직접 메모리 제어, 높은 자유도와 위험
C 언어의 가장 큰 특징 중 하나는 메모리 제어를 프로그래머가 직접 수행해야 한다는 점입니다. 프로그래머는 `malloc`, `calloc`, `free`와 같은 함수를 이용해 메모리를 할당하거나 해제하게 되며, 이는 메모리를 매우 세밀하게 제어할 수 있게 해 줍니다.
예를 들어, 특정 구조체 배열을 동적으로 생성하거나, 버퍼를 조절하여 최적의 성능을 끌어내는 것이 가능합니다. 하지만 이 과정에서 실수로 메모리를 해제하지 않거나, 이미 해제된 메모리에 접근하는 등의 오류가 발생하면 프로그램이 비정상적으로 종료되거나 보안상 취약점이 생길 수 있습니다.
따라서 C 언어는 고도의 주의가 필요한 동시에, 경험이 부족한 개발자에게는 위험한 언어이기도 합니다.
2) R: 자동 메모리 관리(Garbage Collection), 안정성
R 언어는 가비지 컬렉션(Garbage Collection)이라는 자동 메모리 관리 방식을 사용합니다. 이는 사용자가 별도로 메모리를 해제하지 않아도, 사용이 끝난 객체를 시스템이 자동으로 감지하고 제거해주는 기능입니다. 덕분에 프로그래머는 메모리 해제를 신경 쓰지 않고 분석 로직에 집중할 수 있습니다.
예를 들어, 대량의 데이터를 처리하거나 다양한 객체를 생성하는 과정에서도 R은 백그라운드에서 적절한 시점에 메모리를 회수하므로, 안정적인 실행 환경을 제공합니다. 다만, 자동 회수 시점이 정확하지 않거나 대규모 객체가 동시에 메모리에 존재하는 경우 일시적으로 메모리 부족 현상이 발생할 수 있습니다.
C는 메모리 제어에 대한 자유도와 성능상의 이점을 제공하지만, 관리의 어려움과 오류 발생 가능성이 존재합니다. R은 자동화된 메모리 관리를 통해 안정성과 생산성을 향상시키며, 복잡한 메모리 구조를 직접 다루지 않아도 되므로 사용자 친화적인 언어라고 할 수 있습니다.
6. 사용자 및 개발 환경 차이
1) C: 개발자 중심, 저수준 디버깅 능력 요구
C 언어는 주로 소프트웨어 개발자들, 특히 시스템 프로그래밍 분야에 종사하는 전문가들이 사용하는 언어입니다. 운영체제, 드라이버, 임베디드 시스템 등 하드웨어와 밀접한 소프트웨어를 개발할 때 C는 필수적인 도구입니다. 이러한 개발 환경은 고도의 기술적 숙련도를 요구하며, 직접 메모리를 제어하거나 포인터 연산을 다루는 능력, 그리고 gdb(general debugger)와 같은 디버깅 툴을 활용하는 능력이 필요합니다.
C 개발자는 대개 명령줄 기반의 컴파일러와 편집기(예: GCC, Vim 또는 Visual Studio Code)를 사용하여 코드를 작성하고 빌드하며, 문제 발생 시 메모리 덤프를 분석하거나 로그를 직접 추적하여 오류를 해결해야 합니다. 이러한 과정은 시간이 오래 걸릴 수 있으나, 높은 성능과 정확한 제어가 필요한 분야에서는 필수적입니다.
2) R: 분석가 및 연구자 중심, 통계 라이브러리 중심
R 언어는 주로 통계 분석, 데이터 시각화, 머신러닝 등을 수행하는 분석가와 연구자들이 사용하는 언어입니다. 사용자는 컴퓨터 과학보다는 통계학, 생물학, 사회과학 등의 분야에서 활동하며, 프로그래밍보다는 데이터 해석과 결과 도출에 초점을 둡니다.
R 사용자는 주로 RStudio와 같은 통합 개발 환경(IDE)을 사용하며, 이는 코드 편집, 실행 결과, 그래프 출력, 데이터 탐색 등을 하나의 화면에서 편리하게 처리할 수 있도록 지원합니다. 또한 CRAN(Comprehensive R Archive Network)에는 다양한 통계 및 머신러닝 관련 패키지가 존재하여 복잡한 분석을 비교적 간단하게 수행할 수 있습니다.
따라서 C는 시스템 개발자가 주도하는 저수준 제어 중심의 환경에 적합하고, R은 데이터 중심의 직관적인 분석 환경에서 효과적으로 사용되는 언어라고 할 수 있습니다.
7. 코드 예시 비교
1) 동일 기능 구현(예: 평균 계산, 반복문 등)
다음은 동일한 기능을 C와 R 언어로 각각 구현한 예시입니다. 배열 또는 벡터의 평균을 구하는 작업은 대표적인 비교 대상이 됩니다.
① C 언어 예시
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int i;
int data[] = {10, 20, 30, 40, 50};
int sum = 0;
int n = sizeof(data) / sizeof(data[0]);
for (i = 0; i < n; i++) {
sum += data[i];
}
double avg = (double)sum / n;
printf("평균: %.2f\n", avg);
return 0;
}
② R 언어 예시
data <- c(10, 20, 30, 40, 50)
avg <- mean(data)
cat("평균:", avg, "\n")
2) 코드 길이, 가독성, 구현 복잡성 비교
C 언어는 저수준 제어가 가능하다는 장점이 있는 반면, 하나의 기능을 구현하기 위해 다소 복잡한 문법과 구조를 사용해야 합니다. 예를 들어, 배열의 크기 계산, 반복문 구현, 변수 초기화, 형 변환 등을 수동으로 처리해야 하며, 이러한 복잡성은 개발 시간이 길어지고 유지보수의 어려움을 초래할 수 있습니다.
반면 R은 고수준의 추상화를 제공하며, 통계적 기능을 내장 함수나 패키지를 통해 쉽게 사용할 수 있습니다. 이로 인해 코드의 가독성이 높고, 간단한 분석 작업을 빠르게 수행할 수 있습니다. 특히 반복적인 데이터 처리나 그래프 시각화 등은 매우 직관적으로 표현할 수 있어, 분석 결과를 다른 사람과 공유하거나 문서화하기에도 적합합니다.
C는 성능과 제어력을 중시하는 상황에서 강점을 가지며, R은 생산성과 표현력을 중시하는 데이터 분석 환경에서 탁월한 선택이라 할 수 있습니다.
8. 언어 간 상호 운용성과 보완성
1) R에서 C 코드 호출 사례
현대의 데이터 분석 환경에서는 한 가지 언어만으로 모든 요구를 충족시키는 것이 어려울 수 있습니다. 특히 R은 통계 및 데이터 처리에 특화되어 있지만, 계산 성능이 필요한 대규모 연산이나 반복 작업에서는 상대적으로 속도가 느릴 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 R에서는 C로 작성된 함수를 직접 호출할 수 있는 기능을 제공합니다.
예를 들어, R의 `.C()` 함수나 `.Call()` 함수 등을 사용하면 외부에서 작성한 C 함수를 R 내에서 불러와 사용할 수 있습니다. 이는 R 사용자로 하여금 데이터 전처리나 시각화는 R로 수행하되, 수학적으로 복잡하고 반복이 많은 계산은 C로 위임함으로써 전체 프로그램의 성능을 향상시키는 전략입니다.
대표적인 예로는 R 패키지 중 `Rcpp`가 있습니다. `Rcpp`는 R과 C++ 간의 인터페이스를 간편하게 해주는 라이브러리로, 고성능 처리를 요구하는 사용자에게 매우 유용합니다. R 내에서 작성된 복잡한 루프나 벡터 계산을 C++로 옮겨 속도를 향상시키는 사례는 이미 다양한 산업과 연구 분야에서 활용되고 있습니다.
2) 고성능 처리에 C, 분석 로직에 R을 병행 활용
C와 R을 함께 사용하는 방식은 각각의 언어가 가지는 특성을 극대화하면서도 단점을 보완하는 접근입니다. 예를 들어 대규모 시뮬레이션, 유전자 분석, 실시간 데이터 수집 등의 작업에서 C는 높은 실행 성능과 세밀한 제어를 가능하게 해주며, 결과 데이터를 R로 넘겨 통계적 분석, 시각화 및 리포트 생성을 수행하게 됩니다.
이러한 병행 활용은 단순히 기술적 효율을 넘어서, 개발 팀 내 역할 분담에도 유리합니다. 시스템 엔지니어나 개발자는 성능 최적화가 필요한 모듈을 C로 개발하고, 분석가나 도메인 전문가들은 그 결과를 R을 통해 해석하고 공유함으로써 협업의 시너지를 얻을 수 있습니다.
R과 C는 서로를 대체하는 언어라기보다는, 상호 보완적으로 사용될 때 진정한 가치를 발휘한다고 할 수 있습니다.
9. 학습자 관점에서의 접근성과 진로 방향
1) 시스템 개발자에게 적합한 C
C 언어는 시스템 레벨에서 동작하는 프로그램 개발에 필수적인 언어입니다. 운영체제, 임베디드 시스템, 고성능 네트워크 서버와 같은 분야에 진출하고자 하는 학습자에게는 C 언어에 대한 이해가 매우 중요합니다.
C를 배우면 메모리 구조, 포인터 연산, 스택과 힙 메모리, 컴파일러 동작 원리 등 저수준 개념을 깊이 있게 학습할 수 있기 때문에, 이후 C++, Rust, Go 등 다른 시스템 프로그래밍 언어로의 확장도 수월합니다. 따라서 컴퓨터 공학, 전자공학, 로보틱스, 게임 엔진 개발 등에 진출하고자 하는 학생이나 엔지니어에게는 C 언어 학습이 핵심 역량이 됩니다.
2) 데이터 과학자, 통계학자에게 적합한 R
R은 통계학을 중심으로 설계된 언어이기 때문에, 수학적 분석이나 데이터 모델링을 주로 수행하는 학습자에게 매우 유리합니다. 특히 경제학, 생물통계학, 사회과학, 의료 연구 등에서 R은 논문 작성과 보고서 생성에 자주 활용되며, 직관적인 문법과 강력한 시각화 도구는 초보자에게도 높은 생산성을 제공합니다.
또한 `tidyverse`, `ggplot2`, `dplyr`과 같은 라이브러리는 학습자가 실제 데이터를 다루며 문제 해결 능력을 기를 수 있도록 도와주며, R Markdown과 같은 도구는 분석 결과를 문서화하는 데 효과적입니다. 이로 인해 R은 데이터 과학 입문자뿐 아니라 현업 분석가에게도 널리 채택되고 있습니다.
3) 각각의 언어가 가지는 교육적 가치
C와 R은 그 자체로도 뛰어난 언어이지만, 학습 도구로서의 가치 또한 큽니다.
C는 '컴퓨터가 어떻게 동작하는가'에 대한 근본적인 이해를 돕습니다. 변수의 저장 위치, 메모리 사용 방식, 연산 속도의 차이 등을 직접 실험하고 체감할 수 있기 때문에, 소프트웨어 개발의 기초 체력을 기르기에 적합합니다.
반면 R은 '데이터가 어떻게 의미를 가질 수 있는가'를 중심으로 사고하게 만듭니다. 데이터를 탐색하고, 통계적 가정을 세우며, 시각적으로 결과를 표현하는 과정은 과학적 사고력과 커뮤니케이션 능력을 동시에 키울 수 있는 좋은 기회를 제공합니다.
두 언어는 학습자가 지향하는 진로와 목표에 따라 선택될 수 있으며, 때로는 병행 학습이 훨씬 더 강력한 도구가 될 수 있습니다. 실용성과 이론적 기반을 모두 갖춘 언어들이기 때문에, 컴퓨터 과학과 데이터 과학이라는 두 축을 연결하는 데 있어 매우 중요한 학습 자원이 됩니다.
C 언어와 R 언어는 각각의 전문 분야에서 강력한 도구로 자리 잡고 있으며, 단일한 비교보다는 '어떤 문제를 해결하고자 하는가'에 따라 최적의 언어를 선택하는 것이 중요합니다. 학습자의 입장에서는 두 언어 모두를 이해함으로써 시스템 개발과 데이터 분석이라는 두 영역을 유기적으로 연결할 수 있는 폭넓은 역량을 갖출 수 있을 것입니다.