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# 설치 가이드
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이 가이드는 초보자를 위한 데이터 과학 커리큘럼을 작업할 수 있도록 환경을 설정하는 방법을 안내합니다.
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## 목차
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- [사전 준비](../..)
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- [빠른 시작 옵션](../..)
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- [로컬 설치](../..)
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- [설치 확인](../..)
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## 사전 준비
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시작하기 전에 다음을 준비하세요:
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- 명령줄/터미널에 대한 기본적인 이해
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- GitHub 계정 (무료)
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- 초기 설정을 위한 안정적인 인터넷 연결
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## 빠른 시작 옵션
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### 옵션 1: GitHub Codespaces (초보자에게 추천)
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가장 간단한 시작 방법은 GitHub Codespaces를 사용하는 것입니다. 브라우저에서 완전한 개발 환경을 제공합니다.
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1. [저장소](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners)로 이동합니다.
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2. **Code** 드롭다운 메뉴를 클릭합니다.
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3. **Codespaces** 탭을 선택합니다.
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4. **Create codespace on main**을 클릭합니다.
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5. 환경이 초기화될 때까지 기다립니다 (2-3분 소요).
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이제 모든 종속성이 사전 설치된 상태로 환경이 준비되었습니다!
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### 옵션 2: 로컬 개발
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자신의 컴퓨터에서 작업하려면 아래의 자세한 지침을 따르세요.
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## 로컬 설치
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### 1단계: Git 설치
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Git은 저장소를 클론하고 변경 사항을 추적하는 데 필요합니다.
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**Windows:**
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- [git-scm.com](https://git-scm.com/download/win)에서 다운로드합니다.
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- 기본 설정으로 설치 프로그램을 실행합니다.
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**macOS:**
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- Homebrew를 통해 설치: `brew install git`
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- 또는 [git-scm.com](https://git-scm.com/download/mac)에서 다운로드합니다.
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**Linux:**
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```bash
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# Debian/Ubuntu
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install git
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# Fedora
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sudo dnf install git
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# Arch
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sudo pacman -S git
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```
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### 2단계: 저장소 클론
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```bash
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# Clone the repository
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git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
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# Navigate to the directory
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cd Data-Science-For-Beginners
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```
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### 3단계: Python 및 Jupyter 설치
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데이터 과학 수업에는 Python 3.7 이상이 필요합니다.
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**Windows:**
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1. [python.org](https://www.python.org/downloads/)에서 Python을 다운로드합니다.
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2. 설치 중 "Add Python to PATH"를 체크합니다.
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3. 설치 확인:
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```bash
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python --version
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```
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**macOS:**
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```bash
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# Using Homebrew
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brew install python3
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# Verify installation
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python3 --version
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```
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**Linux:**
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```bash
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# Most Linux distributions come with Python pre-installed
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python3 --version
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# If not installed:
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# Debian/Ubuntu
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sudo apt-get install python3 python3-pip
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# Fedora
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sudo dnf install python3 python3-pip
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```
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### 4단계: Python 환경 설정
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종속성을 격리하기 위해 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다.
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```bash
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# Create a virtual environment
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python -m venv venv
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# Activate the virtual environment
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# On Windows:
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venv\Scripts\activate
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# On macOS/Linux:
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source venv/bin/activate
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```
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### 5단계: Python 패키지 설치
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필요한 데이터 과학 라이브러리를 설치합니다:
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```bash
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pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
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```
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### 6단계: Node.js 및 npm 설치 (퀴즈 앱용)
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퀴즈 애플리케이션에는 Node.js와 npm이 필요합니다.
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**Windows/macOS:**
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- [nodejs.org](https://nodejs.org/)에서 다운로드 (LTS 버전 추천)
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- 설치 프로그램 실행
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**Linux:**
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```bash
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# Debian/Ubuntu
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# WARNING: Piping scripts from the internet directly into bash can be a security risk.
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# It is recommended to review the script before running it:
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# curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o setup_lts.x
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# less setup_lts.x
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# Then run:
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# sudo -E bash setup_lts.x
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#
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# Alternatively, you can use the one-liner below at your own risk:
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curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
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sudo apt-get install -y nodejs
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# Fedora
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sudo dnf install nodejs
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# Verify installation
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node --version
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npm --version
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```
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### 7단계: 퀴즈 앱 종속성 설치
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```bash
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# Navigate to quiz app directory
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cd quiz-app
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# Install dependencies
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npm install
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# Return to root directory
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cd ..
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```
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### 8단계: Docsify 설치 (선택 사항)
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문서를 오프라인으로 액세스하려면:
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```bash
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npm install -g docsify-cli
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```
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## 설치 확인
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### Python 및 Jupyter 테스트
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```bash
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# Activate your virtual environment if not already activated
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# On Windows:
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venv\Scripts\activate
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# On macOS/Linux:
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source venv/bin/activate
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# Start Jupyter Notebook
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jupyter notebook
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```
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브라우저가 열리며 Jupyter 인터페이스가 표시됩니다. 이제 각 수업의 `.ipynb` 파일로 이동할 수 있습니다.
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### 퀴즈 애플리케이션 테스트
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```bash
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# Navigate to quiz app
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cd quiz-app
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# Start development server
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npm run serve
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```
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퀴즈 앱은 `http://localhost:8080` (또는 8080 포트가 사용 중일 경우 다른 포트)에서 사용할 수 있습니다.
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### 문서 서버 테스트
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```bash
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# From the root directory of the repository
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docsify serve
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```
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문서는 `http://localhost:3000`에서 사용할 수 있습니다.
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## VS Code Dev Containers 사용
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Docker가 설치되어 있다면 VS Code Dev Containers를 사용할 수 있습니다:
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1. [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop)을 설치합니다.
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2. [Visual Studio Code](https://code.visualstudio.com/)를 설치합니다.
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3. [Remote - Containers 확장](https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=ms-vscode-remote.remote-containers)을 설치합니다.
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4. VS Code에서 저장소를 엽니다.
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5. `F1`을 누르고 "Remote-Containers: Reopen in Container"를 선택합니다.
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6. 컨테이너가 빌드될 때까지 기다립니다 (최초 실행 시만).
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## 다음 단계
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- 커리큘럼 개요는 [README.md](README.md)를 확인하세요.
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- 일반적인 워크플로와 예제는 [USAGE.md](USAGE.md)를 읽어보세요.
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- 문제가 발생하면 [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md)를 확인하세요.
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- 기여를 원한다면 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)를 검토하세요.
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## 도움 받기
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문제가 발생하면:
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1. [TROUBLESHOOTING.md](TROUBLESHOOTING.md) 가이드를 확인하세요.
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2. 기존 [GitHub Issues](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/issues)를 검색하세요.
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3. [Discord 커뮤니티](https://aka.ms/ds4beginners/discord)에 참여하세요.
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4. 문제에 대한 자세한 정보를 포함하여 새 이슈를 생성하세요.
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**면책 조항**:
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이 문서는 AI 번역 서비스 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator)를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 신뢰할 수 있는 권위 있는 자료로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다. |