데이터 분석을 위한 파이썬 시작하기: 두 가지 주요 방법 (로컬 설치 vs. 클라우드)

안녕하세요! 데이터 분석가가 되기 위한 여정을 기록하고 있는 31살 직장인입니다. 지난 포스팅들에서 데이터 분석가의 필요 역량과 자격증, 그리고 이 직무의 매력에 대해 이야기했었죠. 이제는 그 로드맵의 첫 번째 기술적인 발걸음, 바로 파이썬으로 데이터 분석을 시작하는 방법에 대해 알아볼 차례입니다!
파이썬은 데이터 분석가에게 필수적인 도구이지만, '어떻게 시작해야 하지?'라는 막연함에 부딪히기 쉽습니다. 컴퓨터에 직접 프로그램을 설치하는 방법부터, 저처럼 웹 브라우저에서 바로 사용할 수 있는 방법까지 여러 가지가 있는데요. 오늘은 데이터 분석을 위한 파이썬 환경 구축의 두 가지 주요 방법에 대해 자세히 설명해 드릴게요.

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1. 왜 파이썬으로 데이터 분석을 할까요?

본격적인 방법에 앞서, 왜 수많은 프로그래밍 언어 중에서 파이썬이 데이터 분석 분야에서 독보적인 위치를 차지하게 되었는지 간단히 짚고 넘어갈게요.

• 다양하고 강력한 라이브러리: Pandas, NumPy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn 등 데이터 처리, 통계 분석, 머신러닝, 시각화에 특화된 수많은 라이브러리가 존재합니다.
• 쉬운 문법: 다른 언어에 비해 문법이 간결하고 직관적이어서 프로그래밍 초보자도 빠르게 배울 수 있습니다.
• 활발한 커뮤니티: 전 세계적으로 수많은 사용자가 있어 문제가 발생했을 때 해결책을 찾기 쉽고, 학습 자료도 풍부합니다.
• 다목적성: 데이터 분석 외에도 웹 개발, 자동화 등 다양한 분야에 활용될 수 있어 확장성이 뛰어납니다.

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2. 방법 1: 내 컴퓨터에 직접 설치하기 (아나콘다 추천)

데이터 분석을 위한 파이썬 환경을 가장 보편적으로 구축하는 방법은 바로 여러분의 개인 컴퓨터에 직접 설치하는 것입니다. 그중에서도  아나콘다(Anaconda)를 설치하는 것을 강력히 추천합니다.

• 아나콘다란? 파이썬 자체만으로는 데이터 분석에 필요한 모든 기능을 수행하기 어렵습니다. 이때 필요한 것이 바로 '라이브러리'인데요, 아나콘다는 파이썬과 함께 데이터 분석에 필요한 수백 가지의 라이브러리(Pandas, NumPy, Matplotlib 등)를 한 번에 설치해주는 통합 배포판입니다. 개별적으로 설치하는 번거로움을 덜어주고, 가상 환경 관리도 용이하게 해줍니다.
• 장점:
  • 인터넷 없이 사용 가능: 한 번 설치하면 인터넷 연결 없이도 파이썬 환경에서 작업할 수 있습니다.
  • 높은 자유도: 원하는 라이브러리를 자유롭게 추가하거나 삭제할 수 있으며, 시스템 자원을 최대한 활용할 수 있습니다.
  • 장기적인 학습에 유리: 실무 환경과 유사하게 개인 개발 환경을 구축하고 관리하는 경험을 쌓을 수 있습니다.
• 단점:
  • 설치 과정 필요: 초보자에게는 설치 과정이 다소 복잡하게 느껴질 수 있습니다.
  • 컴퓨터 사양: 대용량 데이터를 처리하거나 복잡한 모델을 돌릴 경우, 컴퓨터의 램(RAM)이나 CPU 성능이 중요합니다.
  • 환경 설정의 어려움: 가끔 라이브러리 충돌이나 환경 설정 문제로 예상치 못한 오류가 발생할 수 있습니다.
• 주로 사용하는 도구 (아나콘다 설치 시 포함):
  • Jupyter Notebook (주피터 노트북): 웹 브라우저 기반의 대화형 개발 환경으로, 코드와 실행 결과, 설명(마크다운)을 한 문서에 함께 기록할 수 있어 데이터 분석 과정 기록에 매우 유용합니다. (저처럼 블로그에 코드를 올릴 때도 좋아요!)
  • JupyterLab (주피터랩): 주피터 노트북의 확장 버전으로, 더 많은 기능과 유연한 인터페이스를 제공합니다.
  • Spyder (스파이더): 과학 계산에 특화된 IDE(통합 개발 환경)로, 변수 탐색기 등 데이터 분석에 유용한 기능들을 제공합니다.

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3. 방법 2: 웹 브라우저에서 바로 사용하기 (구글 코랩 추천)

별도의 프로그램 설치 없이 웹 브라우저만 있다면 바로 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있는 클라우드 기반 환경도 있습니다. 지난번 제가 보여드렸던 구글코랩(Google Colaboratory)이 대표적이죠.

• 구글 코랩(Google Colaboratory)이란? 구글에서 제공하는 무료 클라우드 기반의 Jupyter Notebook 환경입니다. 구글 계정만 있다면 누구나 쉽게 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 심지어 GPU(그래픽 처리 장치)와 TPU(텐서 처리 장치)까지 무료로 제공되어 머신러닝 학습에도 매우 유용합니다.
• 장점:
  • 설치 불필요: 복잡한 설치 과정 없이 웹 브라우저만 있으면 즉시 시작할 수 있습니다. (여러분도 이미 해보셨죠!)
  • 강력한 하드웨어 무료 제공: 고성능의 CPU/GPU/TPU를 무료로 활용할 수 있어, 개인 컴퓨터 사양이 낮아도 복잡한 연산이 가능합니다.
  • 협업 용이: 구글 드라이브와 연동되어 노트북(파일)을 쉽게 공유하고 협업할 수 있습니다.
  • 초보자에게 접근성 최고: 저처럼 이제 막 시작하는 분들께는 가장 추천하는 방법입니다.
• 단점:
  • 인터넷 연결 필수: 인터넷 연결이 없으면 사용할 수 없습니다.
  • 세션 유지 시간 제한: 일정 시간 동안 사용하지 않거나 연결이 끊기면 세션이 초기화될 수 있습니다 (다시 연결하면 되지만, 저장하지 않은 작업은 사라질 수 있습니다).
  • 런타임 환경의 제약: 완전히 자유로운 로컬 환경보다는 설정에 제약이 있을 수 있습니다.
• 그 외 클라우드 기반 환경:
  • Kaggle Notebooks (캐글 노트북): 데이터 과학 경진대회 플랫폼 캐글에서 제공하는 무료 Jupyter Notebook 환경입니다. 방대한 공개 데이터셋과 연동되어 있어 편리합니다.

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4. 어떤 방법을 선택해야 할까요?

저처럼 이제 막 데이터 분석의 첫걸음을 떼는 분들이라면, 구글 코랩(Google Colaboratory)을 적극 추천합니다!

• 설치 과정 없이 바로 코딩을 시작하며 파이썬에 익숙해질 수 있고,
• 고성능 자원을 무료로 활용할 수 있으며,
• 구글 드라이브와 연동되어 학습 자료 관리가 편리하기 때문입니다.

물론, 나중에는 아나콘다를 설치하여 로컬 환경에서도 작업을 해보시는 것이 좋습니다. 실무에서는 두 가지 환경을 유연하게 사용하는 경우가 많거든요!

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5. 데이터 분석, 파이썬과 함께 지금 시작!

파이썬 환경을 구축하는 것은 데이터 분석가의 길을 걷는 첫 번째 큰 산을 넘는 것과 같습니다. 이제 여러분도 파이썬과 함께 데이터의 세계를 탐험할 준비가 되었습니다.
다음 포스팅부터는 구글 코랩을 활용하여 파이썬의 아주 기본적인 문법부터 차근차근 배워나가는 시간을 가져보겠습니다. 첫 print("Hello, Python!")부터 함께 시작해 볼까요? 궁금한 점은 언제든지 댓글로 남겨주세요!