“data 다루기 좋은 언어”

장점

1. data 다루기에 정말 최적화 되어 있는 언어인것같다.
   기본 api들과 data관련 라이브러리가 잘되어 있다. (numpy, dataframe 등)
2. 독보적인 machine learning 관련 라이브러리 (scikit-learn, tensor flow 등)및 생태계
3. 배우기 쉬움 : dynamic typing 등으로 배우기 쉽다고 하는데.. 다른 스크립팅 언어에서도 적용되는 얘기인거 같다.

단점

1. 한글관련 encoding 문제 : window 환경에서 개발했던게 맥에서는 안돌아간다!!
   머 따로 조치하는 방법이 있을수 있겠다만, 암튼 기본적인 상태에선 동작안함.
2. 탭을 잘쳐야한다. 스페이스 한번만이라도 잘못누른 부분있으면 계속 고쳐줘야 한다..
3. 느림 : GIL(global interpreter lock), 인터프리터 등 때문에 느리다.

총평

data를 조작하는 프로그램을 만들때는 앵간하면 python쓰는게 좋다.
다른 언어에 비해 압도적으로 라이브러리 생태계가 너무 잘되어 있다.
그 외의 경우에는 따로 프로젝트를 진행해본적이 없다.