이번을 시작으로 진행될 이 콘텐츠는
대학 진학에 관심 있는 분들, 전과를 생각하는 분들, 프로그래밍에 관심 있는 분들에게
아주 흥미 있는 내용이 될 것 같은데요!!
그리하여 이번 콘텐츠의 주제는
바로바로
미리 알아보는 학과별 프로그래밍입니다!!
요즘은 다양한 목적을 실현하기 위해 많은 학과에서
프로그래밍을 학습하고 활용하고 있습니다.
이러한 이유로 콘텐츠 주제를 위와 같이 잡아보았습니다!
다양한 학과들 중에서
이번에 소개할 학과는 바로 '통계학과'입니다.
통계학과에서는 데이터를 처리, 분석하여 시각화 및 통계적 모델 구축을 하기 위해 프로그래밍을 사용합니다.
이와 같은 프로그래밍 목적을 가지는 학과들을 세부 관련 학과들로 묶어보았습니다.
첫 번째로 소개할 프로그래밍은 'R'입니다.
R은 오픈소스 프로그램으로, 통계/데이터 마이닝 및 그래프를 위한 언어입니다.
특히 코드를 한 줄씩 읽어 내려가며 실행하는 인터프리터 프로그래밍 언어라서
파이썬과 같이 접근성이 쉬운 프로그래밍 중 하나라고 할 수 있습니다.
특히 입문자라면 R Studio를 활용하여 쉽게 학습할 수 있을 것입니다.
두 번째로 소개할 프로그래밍은 'SAS'입니다.
SAS는 다른 프로그래밍과는 다른 언어 체계를 바탕으로 하고,
라이선스가 매우 비싼 편이라서 입문하기엔 어려운 프로그래밍입니다.
하지만 대규모 데이터 처리 과정에서는 무엇보다 더 효율성을 갖추고 있기에
전문가들에게는 선호되는 프로그래밍이라고 할 수 있습니다.
세 번째로 소개할 프로그래밍은 'SPSS'입니다.
SPSS는 GUI 인터페이스 위주로 되어 있어 직관적이며 진입장벽이 낮아
사회 계열 학과에서도 많이 사용되는 프로그래밍입니다.
이러한 장점으로 인해 빅데이터 분석 시에는 효율적이지 않기에,
데이터양이 방대하다면 다른 프로그래밍을 고려해볼 필요가 있습니다.
마지막으로 소개할 프로그래밍은 'SQL'입니다.
SQL은 관계 데이터베이스를 위한 표준 질의어로 많이 사용되는 언어입니다.
또한 언어를 데이터 정의어(DDL), 데이터 조작어(DML), 데이터 제어어(DCL)로
기능에 따라 나누어져 있습니다.
그리고 질의를 직접 작성하는 것 외에도 C, Java와 같은 언어로
작성한 응용 프로그램에 삽입하여 사용할 수 있습니다.
이렇게 총 4개의 프로그래밍에 대하여 살펴보았는데요,
프로그래밍의 목적은 같지만 다 다른 장단점을 가지고 있기에
자신의 연구 목적을 잘 파악하여 유연하게 사용하시길 바랍니다!
