Python, Anaconda 및 Jupyter Notebook 설정 가이드 (초보자용)

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

• 초보자 대상: 데이터 분석, Python 프로그래밍을 처음 시작하는 사람들
• 난이도: 단계별 설명으로 기술적 지식 없이도 이해 가능한 수준

핵심 요약

• Anaconda의 장점: Python 버전 관리 없이 Pandas, NumPy, Jupyter Notebook 등 주요 라이브러리가 자동 포함되어 있음
• 설치 단계: Windows 64-bit Graphical Installer 다운로드 → Anaconda Navigator 실행 → Jupyter Notebook 런칭
• 검증 방법: print("Hello World") 실행 및 Pandas, NumPy 등 라이브러리 사용 가능성 확인

섹션별 세부 요약

1. Why Anaconda ?

• Python 버전 혼란 방지: 여러 버전 관리 필요 없음
• 자동 포함 라이브러리: Jupyter Notebook, Pandas, NumPy, Matplotlib 등 데이터 분석에 필수적인 도구 제공
• 초보자 친화적: 별도의 Python 설치 없이 최신 버전 자동 적용

2. Step by Step Setup

• 설치: 에서 Windows 64-bit Graphical Installer 다운로드 (약 600MB)
• Navigator 실행: 설치 후 Anaconda Navigator 실행 → Jupyter Notebook 선택하여 런칭
• Jupyter Notebook 사용: 브라우저에서 Desktop 폴더로 이동 → New → Python 3 (ipykernel) 선택하여 노트북 생성

3. Verification

• 기본 코드 실행: print("Hello World")로 Jupyter 실행 확인
• 라이브러리 검증: Pandas, NumPy 등이 사전 설치되어 있는지 확인

4. Why this setup is great ?

• Jupyter Notebook 즉시 사용 가능: 별도 설정 없이 바로 데이터 분석 작업 가능
• 데이터 과학/머신러닝 작업에 적합: Pandas, NumPy 등 주요 라이브러리 포함
• 초보자 편의성: 터미널 사용 없이 그래픽 인터페이스 기반으로 쉽게 설정 가능

결론

• Anaconda 사용 권장: Python 버전 관리와 라이브러리 설치의 복잡성을 줄이고, Jupyter Notebook과 Pandas 등 데이터 분석 필수 도구를 한 번에 제공함
• 설치 후 검증 필수: print("Hello World")와 라이브러리 사용 가능성을 확인하여 정상 작동 여부 확인
• 초보자에게 적합한 환경: 터미널을 통한 명령어 입력 없이 그래픽 인터페이스를 통해 쉽게 설정 가능