Unveiling the Power of Project Jupyter and JupyterLab: Revolutionizing Data Science and Beyond, Installing Jupyter, Get up and running on your computer

주피터(Jupyter), JupyterLab, Jupyter Notebook, 컴퓨터에서 설치 및 실행하기: 모든 프로그래밍 언어에서 대화형 컴퓨팅을 위한 무료 소프트웨어, 개방형 표준 및 웹 서비스

 

 

 

Free software, open standards, and web services for interactive computing across all programming languages

 

 

 

https://jupyter.org/

Project Jupyter

 

 

 

끊임없이 진화하는 데이터 과학 및 계산 연구 환경에서 프로젝트 주피터는 연구자, 과학자, 교육자 모두에게 힘을 실어주는 다목적 플랫폼을 제공하는 혁신의 신호탄으로 주목받고 있습니다. 이 프로젝트의 중심에는 데이터 분석, 시각화 및 협업에 접근하는 방식을 재정의한 대화형 컴퓨팅 환경인 JupyterLab이 있습니다.

 

 

I. 프로젝트 주피터의 탄생

 

2001년 페르난도 페레즈가 처음 구상한 프로젝트 주피터는 과학적 컴퓨팅과 데이터 분석을 용이하게 하는 오픈소스 대화형 컴퓨팅 환경을 만드는 것이 목표였습니다. 시간이 지남에 따라 이 프로젝트는 언어에 구애받지 않는 접근 방식을 수용하고 그 기능을 확장하면서 Python을 넘어 발전했습니다. '주피터'라는 이름 자체는 초기에 지원했던 세 가지 핵심 프로그래밍 언어의 조합에서 유래했습니다: 줄리아, 파이썬, R입니다.

 

II. 주피터 노트북(Jupyter Notebook)의 이해

 

프로젝트 주피터의 핵심은 코드, 시각화, 내러티브 텍스트가 혼합된 대화형 문서인 주피터 노트북의 개념입니다. 이 노트북은 데이터 분석, 머신러닝 실험, 교육 자료 제작을 위한 이상적인 환경을 제공합니다. Python, R, Julia를 비롯한 다양한 프로그래밍 언어를 지원하여 학계와 업계 모두에서 표준 도구로 자리 잡았습니다.

 

III. 주피터랩(JupyterLab): 차세대 인터랙티브 컴퓨팅 환경

 

2018년에 출시된 JupyterLab은 Jupyter 생태계의 다음 단계의 진화를 상징합니다. 웹 기반 대화형 개발 환경으로, Jupyter Notebook의 성공을 기반으로 구축되었습니다. JupyterLab은 확장 가능한 모듈식 인터페이스를 제공하여 기존 노트북의 기능을 확장하고 사용자에게 코드, 데이터 및 시각화를 원활하게 통합하는 워크플로를 구성할 수 있는 유연한 환경을 제공합니다.

 

IV. 주피터랩의 주요 기능

 

a. 모듈식 인터페이스: 주피터랩의 인터페이스는 모듈형 구성 요소로 구성되어 있어 사용자가 원하는 대로 작업 공간을 배치할 수 있습니다. 이러한 모듈식 설계는 보다 효율적이고 맞춤화된 워크플로우를 가능하게 합니다.

b. 통합 개발 환경(IDE): JupyterLab은 파일 탐색기, 텍스트 편집기, 터미널 및 다양한 플러그인과 같은 기능을 통합한 종합적인 IDE 역할을 합니다. 이러한 통합으로 개발 프로세스가 간소화되고 사용자 생산성이 향상됩니다.

c. 다중 문서 지원: 기존의 주피터 노트북과 달리, 주피터랩은 여러 개의 문서를 동시에 작업할 수 있도록 지원합니다. 사용자는 여러 개의 노트북, 텍스트 파일 또는 데이터 시각화를 별도의 탭에 열어두어 보다 체계적이고 효율적인 작업 환경을 조성할 수 있습니다.

d. 실시간 협업: 주피터랩은 사용자가 다른 사용자와 작업을 공유할 수 있도록 하여 실시간 협업을 촉진합니다. 여러 사용자가 하나의 문서에서 공동 작업을 할 수 있으므로 팀워크와 지식 공유에 이상적인 도구입니다.

 

 

V. 확장 기능을 통한 기능 확장

 

주피터랩의 확장성은 주피터랩을 차별화하는 핵심 기능입니다. 사용자는 새로운 파일 뷰어부터 다양한 도메인을 위한 전문 도구에 이르기까지 다양한 확장 기능을 설치하여 환경을 개선하고 맞춤화할 수 있습니다. 활기찬 Jupyter 커뮤니티는 확장 프로그램 생태계의 성장에 지속적으로 기여하여 플랫폼이 다양한 사용자 요구에 적응할 수 있도록 합니다.

 

VI. 데이터 과학을 넘어선 애플리케이션

 

주피터랩은 데이터 과학 및 연구 커뮤니티의 초석으로 자리 잡았지만, 그 활용 범위는 훨씬 더 넓습니다. 이 플랫폼은 대화형 컴퓨팅과 협업이 필수적인 교육, 저널리즘, 산업 등 다양한 분야에서 유용하게 활용되고 있습니다.

프로젝트 주피터와 그 대표 인터페이스인 주피터랩은 대화형 컴퓨팅의 환경을 재편했습니다. 협업, 유연성, 확장성을 촉진함으로써 연구자, 교육자, 데이터 과학자에게 없어서는 안 될 도구가 되었습니다. 이 프로젝트는 계속해서 진화하고 새로운 기술을 수용하면서 컴퓨터 연구와 데이터 기반 의사결정의 미래를 형성하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다.

 

 

 

 

데이터 과학 워크플로우 간소화: pip 및 JupyterLab 설치에 대한 가이드

 

Jupyter Notebook을 설치하려면 Python용 패키지 설치 프로그램인 pip를 사용하거나 데이터 과학 플랫폼인 Anaconda를 사용할 수 있습니다. 

 

Empower Python, AI, and Data Science with Anaconda: A Platform for Secure Development

Empower Python, AI, and Data Science with Anaconda: A Platform for Secure Development

 

 

 

1. pip, the Python package installer, 설치하기

 

프로그램을 설치하기전 파이썬이 이미 설치되어 있는지 확인합니다. 윈도우 탐색기 Explorer를 열고 탐색기의 디렉토리 경로 창에 "cmd"를 입력하고 엔터키를 누릅니다. 팝업창이 뜨면 프롬프트에 "python"을 입력합니다. 파이썬이 설치되어 있으면 파이썬은 설치하지 않아도 됩니다. 파이썬이 설치되어 있지 안으면 아래 인터넷 주소에서 파이썬을 설치하세요.

 

 

https://www.python.org/downloads/release/python-3106/

Python Release Python 3.10.6

 

파이썬용 패키지 설치 프로그램인 pip은 파이썬 패키지를 관리하고 설치하는 과정을 간소화합니다. 시스템에 pip를 설치하려면 다음 단계를 따르세요.

 

 

2. pip가 설치되어 있는지 확인합니다.

 

터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음 명령을 입력합니다.

 

          pip --version

 

pip가 설치되어 있으면 버전 정보가 표시되며, 그렇지 않으면 설치를 계속 진행해야 합니다.

 

 

3. Linux 및 macOS에 pip 설치하기

 

Linux 또는 macOS를 사용하는 시스템의 경우 패키지 관리자, Linux의 경우 apt 또는 yum을 사용하여 pip를 설치하고 macOS의 경우 brew를 설치하면 됩니다.

          sudo apt-get install python3-pip # For Debian/Ubuntu
          sudo yum install python3-pip # For CentOS/Fedora

 

 

4. Windows에 pip를 설치합니다.

 

Windows에서는 get-pip.py 스크립트를 다운로드하여 Python을 사용하여 실행할 수 있습니다.

          python get-pip.py

 

get-pip.py는 파이썬 환경에 아직 설치되어 있지 않은 pip, setuptools 및 wheel을 설치할 수 있도록 하는 부트스트랩 스크립트입니다. 이 리포지토리에 있는 파일을 직접 참조하지 말고 https://bootstrap.pypa.io/ 에 있는 버전을 사용해야 합니다.

 

https://github.com/pypa/get-pip

GitHub - pypa/get-pip: Helper scripts to install pip, in a Python installation that doesn't have it.

 

          $ curl -sSL https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
          $ python get-pip.py

 

 

5. 설치를 확인합니다.

 

설치 후 실행하여 pip가 설치되었는지 확인합니다:

 

6. 주피터랩 설치하기

 

Jupyter 노트북의 진화 버전인 JupyterLab은 풍부한 기능을 갖춘 대화형 컴퓨팅 환경을 제공합니다. 다음은 JupyterLab 설치에 대한 단계별 가이드입니다.

 

 

7. pip를 사용하여 JupyterLab을 설치합니다.

 

pip가 설치되면 이를 사용하여 JupyterLab을 설치합니다.

 

          pip install jupyterlab

 

 

8. 주피터랩을 시작합니다.

 

설치가 완료되면 터미널 또는 명령 프롬프트에 다음 명령을 입력하여 JupyterLab을 시작합니다:

          jupyter lab

 

이렇게 하면 기본 웹 브라우저에서 노트북을 만들고 관리할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 JupyterLab이 실행됩니다.

 

9. 브라우저에서 주피터랩에 액세스하기

 

웹 브라우저의 새 탭에서 JupyterLab이 열립니다. 여기에서 새 노트북을 만들고, 파일을 탐색하고, JupyterLab이 제공하는 수많은 기능을 활용할 수 있습니다.

 

10. JupyterLab 종료하기

 

JupyterLab을 종료하려면 JupyterLab이 실행 중인 터미널 또는 명령 프롬프트로 돌아가서 Ctrl + C를 누르고 종료를 확인하면 완료됩니다.

 

 

이 간단한 단계를 따르면 데이터 과학자나 연구자에게 필수적인 도구인 pip와 JupyterLab을 모두 성공적으로 설치한 것입니다. 이러한 설치는 데이터를 원활하게 탐색, 분석 및 시각화할 수 있는 다목적 대화형 컴퓨팅 환경의 토대를 마련합니다. 데이터 과학 여정을 시작할 때, pip와 JupyterLab은 과학 컴퓨팅 세계에서 생산성과 효율성을 높여주는 소중한 동반자가 되어줄 것입니다.

 

https://jupyter.org/install

Project Jupyter

 

 

https://starpopomk.blogspot.com/2024/01/15-training-multilayer-perceptron.html

15. Training a Multilayer Perceptron: A Comprehensive Guide with JupyterLab, TensorFlow, Keras, and PyTorch