2일차 교육에서는 Python 개발 환경 구축과 데이터 분석을 위한 기초 도구 활용 방법을 중심으로 학습하였습니다. 다양한 Python 버전과 패키지를 Anaconda 환경에서 손쉽게 설치하고 관리할 수 있다는 장점으로 인해, 본 실습은 Anaconda를 활용하여 진행되었습니다.
주요하게 Anaconda를 활용하여 가상환경을 생성하고 관리하는 실습을 진행하였습니다. conda create -n link_python 명령어를 통해 가상환경을 생성한 후, conda activate link_python을 통해 해당 환경에 진입하였습니다. 이후 conda install -c conda-forge jupyterlab 명령어를 사용하여 JupyterLab을 설치하였으며, python -m ipykernel install --user --name link_python --display-name link_python 명령어를 통해 해당 가상환경을 Jupyter 커널로 등록하였습니다. conda deactivate를 통해 가상환경을 비활성화한 뒤, jupyter lab 명령어로 JupyterLab을 실행하고, 생성한 가상환경을 커널로 선택하여 사용할 수 있도록 설정하였습니다.
또한 Jupyter Notebook의 기본적인 사용법도 함께 익혔습니다. 셀(cell) 단위로 코드를 실행할 수 있어 코드 작성 및 테스트를 단계적으로 진행할 수 있다는 장점을 확인하였습니다. 더불어 Ctrl + Enter를 이용한 현재 셀 실행, a(위에 셀 추가), b(아래에 셀 추가), dd(셀 삭제)와 같은 단축키를 활용하여 코드 작성 및 편집 속도를 향상시킬 수 있음을 확인하였습니다.
이번 교육을 통해 데이터 분석을 위한 기본적인 개발 환경을 구축하는 방법을 익힐 수 있었으며, 향후 반도체 공정 데이터를 보다 체계적으로 분석하기 위한 기반을 마련하였다고 생각합니다.
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