파이썬, 데이터 과학자들이 가장 먼저 배우는 언어인 이유

---

파이썬, 데이터 과학자들이 가장 먼저 배우는 언어인 이유

데이터 과학을 처음 접할 때 가장 많이 들은 말이 있을 겁니다.

“데이터 분석하고 싶으면 파이썬부터 배워야지!”

왜 그럴까요? 단지 유행이어서? 아니면 그냥 사람들이 많이 쓰니까?
물론 그런 이유도 있지만, 그보다 훨씬 근본적인 이유들이 있습니다.

1. 실험과 반복에 최적화된 언어

데이터 과학과 머신러닝은 끊임없는 실험과 반복의 연속입니다.
모델을 만들고, 돌려보고, 결과를 분석하고, 다시 수정하는 과정을 수십 번, 수백 번 반복하죠.

파이썬은 인터프리터 언어이기 때문에 한 줄 한 줄 바로 실행하고 결과를 볼 수 있어, 이런 반복 실험에 딱입니다.
특히 Jupyter Notebook과 함께 사용하면 실험 기록, 코드, 시각화를 한눈에 볼 수 있어서 훨씬 효율적입니다.

2. 데이터 핸들링이 쉬워진다

데이터 과학의 본질은 결국 데이터를 다루는 일입니다.
파이썬은 pandas, numpy 등의 라이브러리를 통해 복잡한 데이터 처리도 간단하게 해결해줍니다.

예를 들어, CSV 파일을 불러오고 필터링하는 코드를 보면 이렇게 직관적입니다:

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
filtered = df[df['age'] > 30]

짧고 명확하죠. 이런 점이 초보자도 쉽게 접근할 수 있는 이유입니다.

3. 머신러닝이 처음이라도 괜찮다

파이썬에는 scikit-learn이라는 아주 친절한 머신러닝 라이브러리가 있습니다.
복잡한 알고리즘도 몇 줄이면 돌릴 수 있습니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

복잡한 수학 없이도 모델을 만들고 성능을 평가해볼 수 있어서 입문자에게 매우 친절하죠.

4. 인공지능 프레임워크와 찰떡궁합

딥러닝을 하게 되면 TensorFlow나 PyTorch 같은 프레임워크를 사용하게 됩니다.
이들 모두 파이썬 기반입니다. 구글, 메타 등 전 세계적인 기업들이 이 파이썬 생태계 위에 자신들의 AI 기술을 쌓고 있다는 뜻이죠.

게다가 GPU 가속, 분산 학습 등 복잡한 기능도 파이썬 코드 안에서 다 제어할 수 있습니다.

5. 커뮤니티와 생태계가 이미 완성됨

파이썬은 이제 ‘하나의 언어’가 아니라 ‘하나의 세계’에 가깝습니다.
문제가 생기면 검색하면 바로 해결책이 나오고, 수많은 튜토리얼, 오픈소스 코드, 예제들이 쏟아집니다.

혼자 고민할 필요 없이, 이미 누군가 비슷한 문제를 겪었고 해결해놓은 사례가 넘쳐나는 거죠.

---

결론: “파이썬은 도구다, 하지만 최고의 도구다.”

파이썬은 기계학습 모델을 잘 만들어주는 마법 같은 언어가 아닙니다.
하지만 그 복잡한 작업을 쉽고 직관적으로, 빠르게 시도해볼 수 있는 최고의 도구입니다.

데이터 과학이 처음이라면, 당연히 파이썬부터 배우는 게 맞습니다.
그건 유행이 아니라, 경험에서 나온 합리적인 선택이니까요.