| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | |||||
| 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 |
| 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 |
| 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 |
| 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 |
| 31 |
Tags
- 중소기업 데이터 분석
- 선택 과부하
- 내집단편향
- 옵션보유효과
- 분류예측모델
- 행동경로의존성
- 소유 효과
- 로지스틱회귀분석
- 확증편향이론
- 사회적정체성이론
- 오디언스타겟팅
- A/B테스트
- Endowment effect
- logisticregression
- 파이썬환경
- 조하준 커리어 로드맵
- 랜덤포레스트회귀
- python 100제
- 소비자 행동학
- 파이썬100문 100답
- 자기참조이론
- 현상유지편향
- 지구생활잼나 마케팅 이론
- 지연된결정이론
- 3일환불제
- 상호작용비용회피
- 파이썬100문100답
- 이탈방지
- Python 기초문법
- 중소기업 인력구성
Archives
- Today
- Total
마케팅은 학문, 데이터는 성장 동력
[Python] 파이썬 입문자용 환경 추천: PyCharm vs Colab vs VS Code (초보자 필독!) 본문
Data Analytics
[Python] 파이썬 입문자용 환경 추천: PyCharm vs Colab vs VS Code (초보자 필독!)
당신을 조아하준 2020. 11. 26. 14:47
「파이썬 작업 환경, 이 문서로 종결합니다」
여러분은 어떤 파이썬 작업 환경을 고르셨나요?
PyCharm, VS Code, Jupyter Notebook, Google Colab,

도대체 뭘 써야 할까요?
처음 접하는 사람에겐 마치 각기 다른 길로 향하는 문이 열려 있는 기분입니다.
PyCharm은 모든 걸 갖춘 무거운 종합세트 같고, VS Code는 가볍고 민첩한 도구. Jupyter Notebook은 데이터 분석가들의 아지트처럼 느껴지죠. Google Colab은 비교적 최신인 2017년에 출시되었고 클라우드 기반이라 편리하죠.
"저도 처음 파이썬을 시작할 때 그랬습니다."
무엇을 설치해야 할지 몰라 이것저것 다 깔아봤고, 바탕화면은 낯선 프로그램 아이콘들로 가득했죠. 그때는 저도 몰랐습니다.
- 도구는 단지 통로일 뿐이라는 걸-
코드를 쓰고, 실행하고, 에러를 고치고, 또 배운다. 그게 전부였습니다.
처음엔 가장 좋은 도구를 찾기보다, ⭐️익숙한 도구⭐️ 하나만 있어도 충분합니다.
유튜브 영상에서 Python을 가르치던 사람들도 결국 자신이 편한 걸 썼을 뿐이었죠.
지금 돌아보면, 저 스스로에게 이렇게 말해주고 싶습니다
"하나 골라. 익숙해져. 그게 전부야."
지금의 저는 Google Colab을 추천합니다. 설치 없이 바로 사용할 수 있고, Google Cloud Platform과도 찰떡궁합.
데이터 분석, 머신러닝까지 자연스럽게 확장할 수 있는 환경이죠. 혼란스러우셨다면 괜찮아요. 하나만 선택해서, 그것에 익숙해지는 것.
"그러면 됩니다."
'Data Analytics' 카테고리의 다른 글
| [Python] 로지스틱회귀분석 (예측) 모델 - iris(붓꽃) (0) | 2020.11.26 |
|---|---|
| [Python] 파이썬 입문자를 위한 기초 실습 100제 (실전 코드 포함) (0) | 2020.11.26 |