데이터 사이언스 개요 (2) - 분석 환경 준비하기

Anaconda

• 데이터 처리/ 분석을 위해 여러 패키지를 포함한 배포판
• Open Source, User-friendly, Trusted

Jupyter notebook

• 대화형 인터프리터로 웹 브라우저 기반 파이썬 개발 환경
• Step-by-Step, Get quick results, Lecture material

가상 환경 (Virtual Environment)

• 독립적인 작업환경에서 패키지 및 버전 관리
• 호환성 : 기본 환경에서 여러 패키지를 설치 및 업데이트 할 경우 충돌이 발생할 수 있으므로 이를 방지
• 관리성 : 다른 PC 환경에서 동일하게 구성 시 작업 환경 및 버전 문제로 인한 실행 오류를 방지
• 실제 분석 프로젝트를 수행하는 분석가들은 프로젝트 과제별로 별도로 환경을 구성하는 경우가 많음

---

Anaconda와 Jupyter notebook 실습 환경 구성하기

1. 홈페이지 접속 및 다운로드

• 1) 아나콘다 공식 홈페이지 접속 

• 2) 시스템 환경에 맞는 버전을 선택 후 설치 파일 다운로드 진행

• 홈페이지에 다운로드가 안뜰 경우?
• 1) 오른 쪽 상단 무료 다운로드 클릭

• 2) Email 주소 입력 후 Submit 버튼을 클릭하거나 하단 skip registration 클릭

• 3) 사용자 환경에 맞는 파일 다운로드 진행

2. 아나콘다 설치

• 1) [Next] 버튼 클릭

• 2) [I Agree] 버튼 클릭 

• 3) 현재 계정만 사용할지, 모든 로그인 사용자가 함께 사용할지 선택하고 [Next] 버튼을 클릭

• 4) 설치 경로를 확인하고 원하는 경우 [Browse] 버튼을 클릭해 변경 후 [Next] 버튼을 클릭

• 5) 원하는 옵션 선택 후 [Install] 버튼으로 시작 (기본 옵션 추천)
  • Create shortcuts
    • 시작메뉴에 바로가기 추가
  • Add Anaconda3 to my PATH environment variable
    • 아나콘다가 시스템의 PATH 환경변수에 추가
    • 해당 옵션을 선택하면 명령 프롬프트나 터미널에서 파이썬 관련 명령어를 어디서든 사용 가능
    • 하지만 이미 파이썬이 설치 되어 있는 경우 충돌을 일으킬 수 있어 권장하지 않음
  • Register Anaconda3 as my default Python 3.12
    • 아나콘다를 기본 파이썬으로 등록
    • Visual Studio Code, 파이참 등 다른 프로그램에서 자동적으로 아나콘다 파이썬을 감지
  • Clear the package cache upon completion
    • 설치 완료 시 패키지 캐시를 삭제, 이미 파이썬이 설치되어 있는 경우만 해당

• 6) 설치 진행

• 7) 설치 완료. [Finish] 버튼을 클릭하면 설치 종료

 

3. 가상환경 생성 및 환경 내 Jupyter notebook 설치

• 1) Anaconda Prompt 실행
• 2) 가상환경 생성
  • 프롬프트에서 가상환경 생성

    

    

    가상환경 확인

    

• 3) 가상환경 활성화
  • 가상환경 활성화

    

• 4) Jupyter notebook kernel 연결
  • jupyter notebook, pandas 설치

    

    

    가상환경 커널 연결

    

    jupyter notebook 실행

    

    

    가상환경 복사

    

    

    가상환경 내보내기

    

    

    가상환경 불러오기

    

가상환경 관련 명령어

분류	명령어
가상환경 생성	conda create -n (가상환경이름) python=(사용할 파이썬 버전, Ex. 3.7)
가상환경 확인	conda info --envs
가상환경 활성화/비활성화	conda activate (가상환경이름) / conda deactivate
Jupyter notebook 설치 (환경 활성화 후)	conda install jupyter notebook
패키지 설치 (환경 활성화 후)	conda install (패키지 이름)
가상환경 연결	python -m ipykernel install --user --name (가상환경명) --display-name "(표시이름)"
Jupyter notebook 실행 (환경 활성화 후)	jupyter notebook
가상환경 복사	conda create -n (신규 가상환경이름) --clone (기존 가상환경이름)
가상환경 삭제	conda env remove -n (가상환경이름)
가상환경 내보내기	conda env export > (가상환경이름).yaml
가상환경 불러오기	conda env create -f (가상환경이름).yaml