세팅

Python 개발 환경 설정 및 기본 이해

이 강의에서는 Python 개발을 위한 필수적인 환경 설정 방법을 배우고, Python의 기본적인 실행 방식과 프로젝트 관리 도구에 대해 학습합니다. 복잡한 데이터 전처리, 머신러닝, 딥러닝 등 Python의 다양한 활용 가능성을 탐색하기 위한 첫걸음으로, 개발 환경을 완벽하게 구축하는 데 집중합니다.

학습 목표

• Python 설치 및 VS Code 연동을 통한 개발 환경 구축
• 명령 프롬프트(cmd)를 이용한 Python 버전 확인 및 환경 변수 설정
• 가상 환경(Virtual Environment)의 필요성 이해 및 생성/활성화 방법 학습
• pip를 이용한 패키지 관리 및 requirements.txt 활용법 습득
• Python 코드 실행 방법 및 VS Code 확장 프로그램 활용법 이해

핵심 개념 및 정의

• 데이터 전처리: 수집된 원시 데이터의 오류를 수정하고 정제하여 분석이나 활용에 적합한 형태로 만드는 과정입니다. 데이터의 불일치, 누락 등을 해결합니다.
• 머신러닝/딥러닝: 데이터를 기반으로 컴퓨터가 학습하고 예측하는 기술입니다. Python은 이러한 알고리즘 구현에 널리 사용됩니다.
• 엘라스틱 서치: 데이터 검색 엔진으로, 일반적인 방식과 다른 방식으로 데이터를 검색할 때 사용됩니다.
• 가상 환경 (Virtual Environment): 프로젝트별로 독립적인 Python 실행 환경과 라이브러리 의존성을 관리하기 위한 격리된 공간입니다. 이를 통해 프로젝트 간의 충돌을 방지합니다.
• pip: Python 패키지 설치 및 관리를 위한 표준 패키지 관리자입니다.
• requirements.txt: 프로젝트에 필요한 Python 라이브러리 목록을 명시하는 파일입니다. 다른 환경에서 프로젝트를 재현할 때 사용됩니다.

강의 흐름

1. 개발 환경 준비: Python 설치 및 VS Code 설정
2. Python 설치 확인: 명령 프롬프트에서 버전 확인 및 환경 변수 설정
3. 가상 환경 설정: venv를 이용한 가상 환경 생성 및 활성화/비활성화 방법
4. 패키지 관리: pip를 이용한 라이브러리 설치 및 requirements.txt 활용
5. VS Code 연동: Python 확장 프로그램 설치 및 프로젝트 폴더 설정

이 강의를 통해 Python 개발을 위한 견고한 기반을 마련하고, 이후 심화 학습을 위한 준비를 마칠 수 있습니다.