오늘 스터디에서는 본격적인 분석에 앞서 가장 기본이 되는 개발 환경 구축부터 시작했습니다. 단순히 남이 짜놓은 코드를 눈으로 확인하는 것에 그치지 않고, 내 PC에서 실제로 코드가 구동될 수 있는 독립적인 환경을 직접 구성하며 학습의 기초를 다졌습니다.
구체적으로는 아나콘다(Anaconda) 프롬프트 환경에서 conda 명령어를 활용해 가상 환경을 활성화하고, 데이터 분석의 필수 도구인 Jupyter Lab을 설치하는 과정을 진행했습니다. 명령어 한 줄로 끝날 것 같았던 과정이었지만, 'Collecting package metadata' 단계에서 예상보다 긴 지연이 발생하며 설치의 흐름이 끊기기도 했습니다. 터미널 상에서 진행 상황이 즉각적으로 보이지 않을 때의 답답함을 겪으며, 실제 개발 현장에서 마주할 수 있는 변수들을 간접적으로 경험할 수 있었습니다.
이 과정을 통해 코드 작성 이전에 '실행 기반'이 되는 환경 설정이 왜 엔지니어에게 가장 중요한 첫 단추인지 뼈저리게 체감했습니다. 안정적인 환경이 뒷받침되어야만 이후의 분석 작업이 효율적으로 이루어질 수 있음을 깨달았고, 앞으로는 이러한 트러블슈팅 과정을 꼼꼼히 기록하여 동일한 문제로 시간을 낭비하지 않도록 나만의 환경 설정 매뉴얼을 구축할 계획입니다.
비록 환경 세팅이라는 짧은 첫걸음이었지만, 실제 개발 흐름의 시작을 내 손으로 직접 경험했다는 점에서 매우 큰 의미가 있었습니다. 이번에 구축한 탄탄한 기반을 바탕으로, 다음 스터디에서는 단순한 환경 실행을 넘어 실제 설비 데이터를 로드하고 코드가 동작하는 원리까지 깊이 있게 파고들며 실질적인 데이터 핸들링 역량을 키워나가겠습니다.
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