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설치 가이드
이 가이드는 초보자를 위한 데이터 과학 커리큘럼을 작업할 수 있도록 환경을 설정하는 방법을 안내합니다.
목차
사전 준비
시작하기 전에 다음을 준비하세요:
- 명령줄/터미널에 대한 기본적인 이해
- GitHub 계정 (무료)
- 초기 설정을 위한 안정적인 인터넷 연결
빠른 시작 옵션
옵션 1: GitHub Codespaces (초보자에게 추천)
가장 간단한 시작 방법은 GitHub Codespaces를 사용하는 것입니다. 브라우저에서 완전한 개발 환경을 제공합니다.
- 저장소로 이동합니다.
- Code 드롭다운 메뉴를 클릭합니다.
- Codespaces 탭을 선택합니다.
- Create codespace on main을 클릭합니다.
- 환경이 초기화될 때까지 기다립니다 (2-3분 소요).
이제 모든 종속성이 사전 설치된 상태로 환경이 준비되었습니다!
옵션 2: 로컬 개발
자신의 컴퓨터에서 작업하려면 아래의 자세한 지침을 따르세요.
로컬 설치
1단계: Git 설치
Git은 저장소를 클론하고 변경 사항을 추적하는 데 필요합니다.
Windows:
- git-scm.com에서 다운로드합니다.
- 기본 설정으로 설치 프로그램을 실행합니다.
macOS:
- Homebrew를 통해 설치:
brew install git - 또는 git-scm.com에서 다운로드합니다.
Linux:
# Debian/Ubuntu
sudo apt-get update
sudo apt-get install git
# Fedora
sudo dnf install git
# Arch
sudo pacman -S git
2단계: 저장소 클론
# Clone the repository
git clone https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners.git
# Navigate to the directory
cd Data-Science-For-Beginners
3단계: Python 및 Jupyter 설치
데이터 과학 수업에는 Python 3.7 이상이 필요합니다.
Windows:
- python.org에서 Python을 다운로드합니다.
- 설치 중 "Add Python to PATH"를 체크합니다.
- 설치 확인:
python --version
macOS:
# Using Homebrew
brew install python3
# Verify installation
python3 --version
Linux:
# Most Linux distributions come with Python pre-installed
python3 --version
# If not installed:
# Debian/Ubuntu
sudo apt-get install python3 python3-pip
# Fedora
sudo dnf install python3 python3-pip
4단계: Python 환경 설정
종속성을 격리하기 위해 가상 환경을 사용하는 것이 좋습니다.
# Create a virtual environment
python -m venv venv
# Activate the virtual environment
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate
5단계: Python 패키지 설치
필요한 데이터 과학 라이브러리를 설치합니다:
pip install jupyter pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn
6단계: Node.js 및 npm 설치 (퀴즈 앱용)
퀴즈 애플리케이션에는 Node.js와 npm이 필요합니다.
Windows/macOS:
- nodejs.org에서 다운로드 (LTS 버전 추천)
- 설치 프로그램 실행
Linux:
# Debian/Ubuntu
# WARNING: Piping scripts from the internet directly into bash can be a security risk.
# It is recommended to review the script before running it:
# curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x -o setup_lts.x
# less setup_lts.x
# Then run:
# sudo -E bash setup_lts.x
#
# Alternatively, you can use the one-liner below at your own risk:
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -
sudo apt-get install -y nodejs
# Fedora
sudo dnf install nodejs
# Verify installation
node --version
npm --version
7단계: 퀴즈 앱 종속성 설치
# Navigate to quiz app directory
cd quiz-app
# Install dependencies
npm install
# Return to root directory
cd ..
8단계: Docsify 설치 (선택 사항)
문서를 오프라인으로 액세스하려면:
npm install -g docsify-cli
설치 확인
Python 및 Jupyter 테스트
# Activate your virtual environment if not already activated
# On Windows:
venv\Scripts\activate
# On macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# Start Jupyter Notebook
jupyter notebook
브라우저가 열리며 Jupyter 인터페이스가 표시됩니다. 이제 각 수업의 .ipynb 파일로 이동할 수 있습니다.
퀴즈 애플리케이션 테스트
# Navigate to quiz app
cd quiz-app
# Start development server
npm run serve
퀴즈 앱은 http://localhost:8080 (또는 8080 포트가 사용 중일 경우 다른 포트)에서 사용할 수 있습니다.
문서 서버 테스트
# From the root directory of the repository
docsify serve
문서는 http://localhost:3000에서 사용할 수 있습니다.
VS Code Dev Containers 사용
Docker가 설치되어 있다면 VS Code Dev Containers를 사용할 수 있습니다:
- Docker Desktop을 설치합니다.
- Visual Studio Code를 설치합니다.
- Remote - Containers 확장을 설치합니다.
- VS Code에서 저장소를 엽니다.
F1을 누르고 "Remote-Containers: Reopen in Container"를 선택합니다.- 컨테이너가 빌드될 때까지 기다립니다 (최초 실행 시만).
다음 단계
- 커리큘럼 개요는 README.md를 확인하세요.
- 일반적인 워크플로와 예제는 USAGE.md를 읽어보세요.
- 문제가 발생하면 TROUBLESHOOTING.md를 확인하세요.
- 기여를 원한다면 CONTRIBUTING.md를 검토하세요.
도움 받기
문제가 발생하면:
- TROUBLESHOOTING.md 가이드를 확인하세요.
- 기존 GitHub Issues를 검색하세요.
- Discord 커뮤니티에 참여하세요.
- 문제에 대한 자세한 정보를 포함하여 새 이슈를 생성하세요.
면책 조항:
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