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DAY1 - Anaconda, Git bash, Jupyter Notebook 본문
데이터 사이언스 온라인 완주반에서는 Anaconda와 git bash 그리고 Jupyter Notebook을 활용한다.
Anaconda vs Python
일반적으로 데이터분석을 하게 되면 Python 패키지 중 numpy, pandas, scipy 등을 많이 활용하게 된다.
기본 Python을 설치하게 되면 해당 패키지들을 따로 설치해주어야 하지만 Anaconda를 설치하면 패키지들이 자동으로 같이 설치가 된다.
데이터 분석을 하고자 하는 사람이라면 Anaconda를 설치해서 이용하는 것이 조금 더 간편하다.
*Python은 기본 옵션 차량이라면 Anaconda는 풀옵션 차량이라고 생각하면 이해가 쉽다.
Git bash ?
Git bash를 이해하기 전에 쉘의 개념을 간단히 이해하고 가면 좋다.
쉘은 OS의 커널과 사용자 사이를 이어주는 역할을 한다. 쉘은 사용자의 명령어를 해석하고 OS가 알아들을 수 있게 지시해주는 역할을 한다.
이러한 쉘에도 종류가 여러가지가 있는데 Window의 터미널인 cmd에서 사용되는 쉘과 Linux에서 사용되는 쉘의 종류가 다르고 그에 따라 명령어도 다르다.
데이터 사이언스 온라인 완주반에서는 Bash Shell을 사용할 계획인데 Window의 cmd는 Bash shell이 아니다.
*Linux는 기본이 Bash shell
Git bash를 설치하게 되면 Window에서도 Bash Shell을 사용할 수 있게 된다.
Jupyter Notebook ?
코드를 브라우저에서 실행해주는 환경으로 데이터 분석에 적합하다. 코드 실행 결과를 브라우저에서 바로 확인할 수 있다는 장점이 있다. Bash Shell에서 jupyter notebook을 실행시키면 localhost8888라는 주소로 서버가 구동되고 그 서버에서 주피터 노트북이 실행된다. 해당 서버의 주피터 노트북을 닫지 않고 또 주피터 노트북을 실행시키면 localhost8889라는 주소로 서버가 구동되고 거기서 또 주피터 노트북이 실행된다.
여러 개의 서버에서 주피터 노트북을 동시에 실행시키면 그만큼 컴퓨터의 리소스를 잡아 먹기 때문에 느려진다.
Bash shell에서 ctrl+c를 누르면 구동 중인 서버를 종료시킬 수 있다.
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