머신러닝에 파이썬 노트북을 사용해야 하는 10가지 이유 (feat.클린코드)
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네이처 지의 Toolbox 섹션에 “Why Jupyter is data scientists’ computational notebook of choice”(주피터가 데이터 과학자를 위한 선택된 계산용 노트북이 된 이유는?)라는 글이 실릴 정도로 주피터 노트북은 데이터 과학자들 사이에서 사랑을 받고 있습니다.
2018년 6월 18일 현재 깃허브에 올라온 주피터 노트북은 460만 개를 넘어섰으며 가파른 성장세를 보이고 있습니다.
머신러닝과 데이터 분석에는 주피터 노트북이 단연 압도적으로 인기를 끌고 있고, 이 중에서도 파이썬 노트북이 가장 활발히 쓰이고 있습니다.
그럼, 머신러닝에 파이썬 노트북을 사용해야 하는 10가지 이유를 알아봅시다.
1. 문서에 다양한 표현 수단을 제공한다. 파이썬 노트북은 코드, 텍스트, 그래프, 이미지, 비디오, 수식, 지도를 문서 하나에 모두 통합해서 표현할 수 있다.
2. 공유가 손쉽다. 파이썬노트북은 텍스트 문서이므로 앞서 이야기한 깃허브, 구글 드라이브, 드롭박스를 위시해 다양한 사이트에서 공유가 가능하다. 심지어 바인더라는 서비스를 사용하면 상호대화식 노트북을 도커 형태로 공유할 수도 있다.
3. 웹 브라우저만 있으면 된다. 복잡한 프로그램 설치나 구성 과정 없이 웹 브라우저만 있으면 파이썬 노트북 서버에 접속해서 작업을 바로 시작할 수 있다.
4. 다양한 프로그래밍 언어를 지원한다. 데이터 과학자들이 많이 사용하는 파이썬과 R은 물론이고 40여 개에 이르는 프로그래밍 언어를 지원한다.
5. 상호 대화식으로 동작한다. 코드를 작성하고 즉시 실행해 결과를 볼 수 있으며, 중간에 그래프를 그리거나 이미지를 출력하는 등 다양한 시각화 효과까지 곁들일 수 있다.
6. 교육 목적으로도 사용 가능하다. 미리 작성된 노트북을 기반으로 자신만의 데이터 분석이나 코드 수정이나 개선 등의 핸즈온 교육을 진행할 수 있다.
7. 다중 사용자를 지원한다. 주피터 허브(JupyterHub)를 사용하면 공동으로 작업할 필요가 있는 다중 사용자를 동시에 지원해서 작업 생산성을 높여준다.
8. 보고서 형태로 결과만 확인할 수 있다. 만들어진 파이썬 노트북은 nbviewer를 사용해 파이썬 노트북 서비스에 익숙하지 않은 사람들도 읽기 전용의 보고서 형태로 손쉽게 확인할 수 있다. 또한 nbconvert를 사용하면 노트북을 HTML이나 PDF와 같은 문서로 바로 변환할 수 있다.
9. 확장성이 높다. 통신 프로토콜과 위젯 API가 모두 공개되어 있으므로 파이썬 노트북을 확장하는 여러 가지 애플리케이션과 위젯이 늘어나고 있다. 3차원 데이터 시각화, 구글 맵스를 활용한 지도 표시 등 다양한 컴포넌트를 활용할 수 있다.
10. 무엇보다 쉽다. 파이썬 노트북의 문서 작성 마크업 언어인 마크다운 언어는 복잡하지 않으므로 금방 배울 수 있으며, 파이썬 노트북의 편집기도 특별히 학습해야만 사용 가능한 복잡한 기능이 없으므로 쉽게 익숙해질 수 있다.
하지만 이렇게 멋진 파이썬 노트북도 제대로 사용하기 위해서는 배워야 할 여러 가지 사항이 많습니다.
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