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[1/3] (왕초보를 위한) 맥에서 혹은 윈도우에서 파이썬 설치할 때 이거? 빼 먹으면 안 된다?! - 파이썬 설치 실수 없이 끝내기 [오늘코드todaycode]

capstone012 2025. 9. 12. 14:43

SMALL

파이썬 설치 가이드 (맥OS & 윈도우)

서론 – 파이썬 설치가 중요한 이유
파이썬 다운로드 및 설치
2.1 파이썬 공식 웹사이트 접근
2.2 운영체제별 설치 (맥OS / 윈도우)
2.3 설치 시 주의할 점
인증서 설치 (맥OS 전용)
설치 확인 및 간단한 실행
개발 환경 설정 (IDLE, VS Code, PyCharm 등)
환경 변수 설정 (윈도우)
별칭(Alias) 설정 (맥OS)
실행 절차 (따라하기용 체크리스트)
참고 사이트 및 참고 문헌

1. 서론 – 파이썬 설치가 중요한 이유

파이썬(Python): 데이터 분석, 인공지능, 웹 개발 등 다양한 분야에 활용되는 범용 프로그래밍 언어.
설치 과정에서 환경 변수 설정, 인증서 설치 등을 빼먹으면 실행 오류 발생.

2. 파이썬 다운로드 및 설치

2.1 공식 웹사이트 접근

python.org 접속
최신 버전 확인 (현재: Python 3.13.2)

2.2 운영체제별 설치

맥OS: Download Python 3.13.2 클릭 → .pkg 파일 설치
윈도우: Download for Windows 클릭 → .exe 실행

2.3 설치 시 주의할 점

윈도우: “Add Python to PATH(환경변수 추가)” 반드시 체크 ✔
맥OS: 설치 후 Install Certificates(인증서 설치) 실행

3. 인증서 설치 (맥OS 전용)

경로: Applications → Python 3.x → Install Certificates.command 실행
필요 이유: HTTPS 기반 패키지 설치 시 인증 오류 방지

4. 설치 확인 및 간단한 실행

IDLE 실행 (기본 제공 에디터)
예시:
print("Hello, World!") 1 + 3 4 * 5 5 % 3
출력 확인 → 정상 작동 시 설치 성공

5. 개발 환경 설정

기본 IDLE 외에 많이 쓰는 IDE(개발 도구):
- VS Code (가볍고 확장성 높음)
- PyCharm (전문 개발용)

6. 환경 변수 설정 (윈도우)

설치 시 “PATH 추가” 체크 필수
확인 방법:
- cmd 실행 후 → python --version 입력
- 버전 출력 시 정상

7. 별칭(Alias) 설정 (맥OS)

기본 명령어 python 대신 python3만 인식되는 경우 많음
해결: .zshrc 또는 .bashrc에 별칭 추가
alias python="python3"
저장 후 source ~/.zshrc 실행 → python 입력해도 실행 가능

8. 실행 절차 (따라하기 체크리스트 ✅)

⬜ python.org 접속
⬜ 운영체제 맞는 버전 다운로드
⬜ (윈도우) 설치 시 Add Python to PATH 체크
⬜ (맥OS) 설치 후 Install Certificates.command 실행
⬜ 터미널/명령 프롬프트에서 python --version 또는 python3 --version 확인
⬜ IDLE 또는 VS Code에서 print("Hello, World!") 실행
⬜ (선택) 별칭(Alias) 추가로 python3 대신 python 사용 가능

9. 참고 사이트 및 참고 문헌

파이썬 공식 사이트: https://www.python.org/downloads/
VS Code 다운로드: https://code.visualstudio.com/
JetBrains PyCharm: https://www.jetbrains.com/pycharm/

📌 주석

환경 변수(PATH): 프로그램 실행 시 운영체제가 명령어를 찾는 경로 목록.
인증서(Certificate): 보안 연결(HTTPS)에서 서버의 신뢰성을 증명하는 전자 문서.
Alias(별칭): 긴 명령어나 특정 명령어를 짧게 바꿔 실행할 수 있는 사용자 정의 단축어.

파이썬 설치 완벽 가이드

이 문서는 왕초보도 쉽게 따라 할 수 있도록 파이썬 설치 절차를 단계별로 설명합니다. 운영 체제에 맞는 올바른 파일을 다운로드하는 방법부터, 설치 후 필수적으로 확인해야 할 설정들까지 모두 포함하고 있습니다.

1. 파이썬 설치 파일 다운로드

가장 먼저 파이썬 공식 웹사이트인 python.org로 이동합니다.

웹사이트 상단 메뉴에서 Downloads를 클릭합니다.
운영 체제(OS)에 맞는 최신 버전의 파이썬이 자동으로 표시됩니다.
윈도우 사용자는 일반적으로 64비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다. 32비트 운영 체제를 사용하는 경우는 거의 없으므로 64비트 버전을 다운로드하세요.
Download Python 3.x.x 버튼을 클릭하여 설치 파일을 내려받습니다.

2. 설치 절차 (윈도우/맥OS)

다운로드한 설치 파일을 실행하여 설치를 시작합니다.

2.1. 윈도우 사용자 필수 확인 사항

설치 시작 화면에서 반드시 Add python.exe to PATH[^2] 항목에 체크해야 합니다. 이 항목에 체크하지 않으면 명령 프롬프트(CMD)에서 python 명령어를 인식하지 못해 별도의 환경 변수 설정이 필요해집니다.
체크 후 Install Now를 클릭하여 설치를 진행합니다.

2.2. 맥OS 사용자 필수 확인 사항

설치 파일을 실행하고 Continue를 눌러 절차를 따릅니다.
설치가 완료되면 Python 3.x.x was successfully installed 메시지가 나타납니다.
이 화면에서 그냥 넘어가시지 마시고, **Install Certificates**를 더블클릭하여 반드시 실행해야 합니다. 이 과정을 건너뛰면 pip[^3]로 패키지를 설치하거나 HTTPS 통신을 할 때 인증서 오류가 발생할 수 있습니다.

3. 설치 확인 및 IDLE 사용

설치가 성공적으로 완료되었는지 확인하고, 내장된 IDLE를 사용해 봅니다.

터미널(Terminal) 또는 **명령 프롬프트(CMD)**를 엽니다.
다음 명령어를 입력하여 파이썬이 올바르게 설치되었는지 확인합니다.
- 윈도우: python --version 또는 py --version
- 맥OS: python3 --version
다음 명령어를 입력하여 파이썬의 IDLE 환경으로 진입할 수 있습니다.
- 윈도우: python 또는 py
- 맥OS: python3
IDLE에 진입했다면, 간단한 코드를 작성해 정상 작동을 확인합니다.
print("Hello, World!") # 결과: Hello, World! 1 + 3 # 결과: 4

4. 터미널 환경 설정 (맥OS 사용자)

맥OS 사용자의 경우, python3 명령어 대신 python만 입력해도 실행되도록 별칭(alias)[^4]을 설정할 수 있습니다.

터미널에서 다음 명령어를 입력합니다.
alias python=python3
이 설정은 현재 터미널 창에서만 유효하므로, 터미널을 열 때마다 자동으로 적용되도록 하려면 .zshrc 또는 .bash_profile 파일에 위 명령어를 추가해야 합니다.
새 터미널 창을 열고 python이라고 입력하여 정상적으로 실행되는지 확인합니다.

5. 주석 및 참고문헌

주석

참고문헌

YouTube. (752) [1/3] (왕초보를 위한) 맥에서 혹은 윈도우에서 파이썬 설치할 때 이거? 빼 먹으면 안 된다?! - 파이썬 설치 실수 없이 끝내기. (2024년 5월 20일). https://www.youtube.com/watch?v=TRMQ4HOOfc4

[^1]: IDLE: Python 설치 시 기본으로 포함되는 통합 개발 환경(Integrated Development and Learning Environment). 간단한 코드를 실행하고 테스트할 수 있는 셸(Shell) 환경을 제공합니다.

[^2]: PATH: 컴퓨터 운영 체제가 실행 가능한 프로그램이나 파일을 찾기 위해 검색하는 경로들의 목록을 의미합니다. PATH에 등록하면 터미널에서 프로그램 이름만으로 실행할 수 있습니다.

[^3]: pip: 파이썬으로 작성된 패키지 소프트웨어를 설치하고 관리하는 데 사용되는 패키지 관리 시스템입니다.

[^4]: alias(별칭): 특정 명령어에 다른 이름을 부여하여 더 편리하게 사용할 수 있도록 하는 기능입니다.

Gemini CLI와 VSCode를 활용한 데이터 분석 완전 가이드

1. 개요

Gemini CLI란?

**Gemini CLI(Command Line Interface)**는 구글의 Gemini AI를 터미널에서 직접 사용할 수 있는 도구입니다. 이를 통해 과금 없이도 에이전트 모드¹를 충분히 활용하여 데이터 분석 작업을 수행할 수 있습니다.

주요 특징

멀티모달 지원: PDF, 이미지, CSV 등 다양한 파일 형식 처리
코드 생성: Python 코드 자동 생성 및 Jupyter 노트북 작성
문서 분석: PDF 문서에서 정보 추출 및 마크다운 변환
실시간 분석: 데이터 전처리부터 시각화까지 자동화

용어 설명

¹ 에이전트 모드: AI가 단순히 답변하는 것이 아니라, 파일을 읽고 분석하며 실제 작업을 수행하는 고급 모드

2. 사전 준비사항

시스템 요구사항

Python 3.8 이상
VSCode (Visual Studio Code)
인터넷 연결
Google 계정 (Gemini API 키 발급용)

필요한 도구 목록

✅ 체크리스트:
□ Python 최신 버전 (3.13.2 권장)
□ VSCode 설치
□ Jupyter Extension 설치
□ Python Extension 설치
□ Gemini API 키
□ 분석할 데이터셋

3. 파이썬 설치 가이드

3.1 Windows 사용자

단계별 설치 절차

🪟 Windows 설치 단계:

1. python.org 접속
2. Downloads > Python 3.13.2 클릭
3. 64-bit 버전 다운로드 (권장)
4. 설치 파일 실행
5. ⚠️ 중요: "Add Python to PATH" 체크박스 반드시 선택
6. "Install Now" 클릭
7. 설치 완료 후 CMD에서 확인: python --version

환경변수 설정 확인

# CMD 또는 PowerShell에서 실행
python --version
# 출력 예시: Python 3.13.2

pip --version
# 출력 예시: pip 24.0 from...

3.2 macOS 사용자

설치 절차

🍎 macOS 설치 단계:

1. python.org 접속
2. Download Python 3.13.2 (macOS) 클릭
3. .pkg 파일 다운로드
4. 다운로드 폴더에서 .pkg 파일 더블클릭
5. 설치 마법사 따라 진행
6. ⚠️ 중요: "Install Certificates.command" 반드시 실행
7. 터미널에서 확인

인증서 설치 (중요)

macOS에서는 HTTPS 통신을 위해 반드시 인증서를 설치해야 합니다:

# 설치 완료 후 나타나는 "Install Certificates.command" 더블클릭
# 또는 터미널에서 직접 실행:
/Applications/Python\ 3.13/Install\ Certificates.command

터미널 설정

# Python 별칭 설정 (.zshrc 또는 .bash_profile에 추가)
alias python='python3'
alias pip='pip3'

# 설정 적용
source ~/.zshrc

3.3 설치 확인

IDLE 테스트

# IDLE에서 실행해보기
print("Hello World")
# 출력: Hello World

1 + 3
# 출력: 4

5 // 3  # 몫
# 출력: 1

5 % 3   # 나머지
# 출력: 2

4. Gemini CLI 설치 및 설정

4.1 Gemini CLI 설치

설치 명령어

# pip를 사용한 설치
pip install google-generativeai

# 또는 conda 사용
conda install -c conda-forge google-generativeai

4.2 API 키 설정

API 키 발급

Google AI Studio 접속
"Create API Key" 클릭
API 키 복사

환경 변수 설정

# Windows (PowerShell)
$env:GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

# macOS/Linux (bash/zsh)
export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"

# 영구 설정을 위해 profile 파일에 추가
echo 'export GEMINI_API_KEY="your-api-key-here"' >> ~/.zshrc

4.3 초기 설정 파일 생성

gemini.md 설정 파일

# Gemini CLI 기본 설정

## 응답 언어
- 모든 답변은 한국어로만 해 주세요

## 가상환경 설정
- 항상 uv를 사용해 주세요
- venv 폴더에 가상환경 설정 및 활성화
- 이미 가상환경이 있다면 새로 만들지 마세요

## 데이터 시각화
- 한글 폰트 설정을 포함해 주세요
- 대용량 데이터는 샘플링 후 시각화
- 불필요한 시각화는 피해 주세요

## 코드 생성 규칙
- 주석을 충분히 포함
- 오류 처리 코드 추가
- 실행 가능한 완전한 코드 제공

5. VSCode 환경 구성

5.1 VSCode 설치

VSCode 공식 사이트 접속
운영체제에 맞는 버전 다운로드
설치 후 실행

5.2 필수 확장 프로그램 설치

Python 개발 환경

필수 확장 프로그램:
✅ Python (Microsoft)
✅ Jupyter (Microsoft) 
✅ Python Docstring Generator
✅ GitLens (선택사항)
✅ GitHub Copilot (유료, 선택사항)

설치 방법

VSCode에서 Ctrl+Shift+X (Extensions 패널)
검색창에 확장 프로그램 이름 입력
Install 클릭

5.3 Python 가상환경 설정

uv를 사용한 가상환경 생성

# uv 설치 (Python 패키지 매니저)
pip install uv

# 프로젝트 폴더 생성 및 이동
mkdir data-analysis-project
cd data-analysis-project

# 가상환경 생성
uv venv venv

# 가상환경 활성화
# Windows:
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate

필요한 패키지 설치

# 데이터 분석 필수 패키지
uv pip install pandas numpy matplotlib seaborn jupyter
uv pip install plotly scikit-learn

# 한글 폰트 설정용
uv pip install matplotlib-fontpkg

6. 데이터 분석 실습

6.1 데이터셋 준비

의약품 처방 정보 데이터 예시

실습에 사용할 데이터 구조:

data/
├── prescription_sample.csv    # 처방 정보 데이터 (약 30만 건)
├── code_info.pdf             # 코드 설명서
└── analysis_guide.md         # 분석 가이드

데이터 컬럼 설명

# 주요 컬럼
columns = {
    '가입자 번호': '환자 고유 번호',
    '성별코드': '1(남성), 2(여성)',
    '시도코드': '지역 코드 (서울:11, 경기:31 등)',
    '연령대코드': '5세 단위 연령대',
    '약품일반성분명코드': '의약품 성분 코드',
    '단가': '의약품 단가',
    '금액': '총 처방 금액',
    '1회투약량': '1회 복용량',
    '총투여일수': '총 처방 일수'
}

6.2 Gemini CLI를 활용한 분석

PDF 문서 분석 및 마크다운 생성

# Gemini CLI 실행
gemini

# PDF 파일 참조하여 분석 가이드 생성
> 파일: ./data/code_info.pdf
> 해당 문서에서 처방 정보를 분석하고자 할 때 
> 해당 내용을 마크다운 파일로 생성해 달라

분석 계획 수립

# CSV 파일과 PDF 문서 함께 참조
> 파일: ./data/prescription_sample.csv
> 파일: ./data/code_info.pdf
> 
> 이 파일을 바탕으로 분석할 수 있는 방안에 대해서
> 마크다운 파일에 함께 정리해 달라

6.3 Jupyter 노트북 생성

자동 노트북 생성 요청

> 파일: ./analysis_guide.md
> 
> 처방 정보 분석 내용을 바탕으로 
> 데이터 분석 jupyter 파일 만들고 실행까지 할 것

생성되는 노트북 구조

# 1. 라이브러리 임포트
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from IPython.display import display

# 한글 폰트 설정
plt.rc('font', family='AppleGothic')  # macOS
# plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'  # Windows

# 2. 데이터 로드
df = pd.read_csv('./data/prescription_sample.csv')
print(f"데이터 형태: {df.shape}")
display(df.head())

# 3. 데이터 전처리
# 성별 코드 매핑
gender_map = {1: '남성', 2: '여성'}
df['성별'] = df['성별코드'].map(gender_map)

# 시도 코드 매핑
sido_map = {
    11: '서울특별시', 26: '부산광역시', 27: '대구광역시',
    28: '인천광역시', 29: '광주광역시', 30: '대전광역시',
    31: '울산광역시', 36: '세종특별자치시', 41: '경기도',
    # ... 추가 매핑
}
df['시도명'] = df['시도코드'].map(sido_map)

# 연령대 매핑
age_map = {
    1: '0-4세', 2: '5-9세', 3: '10-14세',
    # ... 5세 단위 매핑
}
df['연령대'] = df['연령대코드'].map(age_map)

6.4 탐색적 데이터 분석

지역별 처방 현황

# 지역별 처방 건수
region_counts = df['시도명'].value_counts()
print("=== 지역별 처방 건수 TOP 10 ===")
display(region_counts.head(10))

# 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
region_counts.head(10).plot(kind='bar')
plt.title('지역별 처방 건수')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

연령대별 분석

# 연령대별 처방 현황
age_analysis = df.groupby('연령대').agg({
    '가입자 번호': 'count',  # 처방 건수
    '금액': ['sum', 'mean']  # 총액, 평균
}).round(2)

print("=== 연령대별 처방 현황 ===")
display(age_analysis)

성별 분석

# 성별 처방 현황
gender_analysis = df.groupby('성별').agg({
    '가입자 번호': 'count',
    '금액': 'sum',
    '총투여일수': 'mean'
}).round(2)

print("=== 성별 처방 현황 ===")
display(gender_analysis)

6.5 고급 분석

교차 분석

# 연령대 × 성별 교차표
crosstab = pd.crosstab(df['연령대'], df['성별'], margins=True)
print("=== 연령대별 성별 분포 ===")
display(crosstab)

# 비율로 표시
crosstab_pct = pd.crosstab(df['연령대'], df['성별'], normalize='index') * 100
display(crosstab_pct.round(1))

시각화

# 히트맵으로 표시
plt.figure(figsize=(10, 8))
sns.heatmap(crosstab_pct, annot=True, fmt='.1f', cmap='Blues')
plt.title('연령대별 성별 분포 비율 (%)')
plt.tight_layout()
plt.show()

7. AI 어시스턴트 활용 전략

7.1 Gemini CLI vs GitHub Copilot vs Code Assist

사용 상황별 추천

상황 추천 도구 이유

전체 노트북 생성	Gemini CLI	문서 분석 + 코드 생성
세부 코드 수정	GitHub Copilot	빠른 인라인 편집
오류 수정	Code Assist	즉시 문제 해결
데이터 탐색	Gemini CLI	멀티모달 분석

7.2 효율적인 프롬프트 작성

파일 참조 프롬프트

# 좋은 예시
> 파일: ./data/sample.csv
> 파일: ./docs/analysis_guide.md
> 
> 위 CSV 데이터와 분석 가이드를 참고하여
> 다음 조건으로 Jupyter 노트북을 생성해 주세요:
> 1. 한글 폰트 설정 포함
> 2. 데이터 전처리 자동화
> 3. 주요 변수별 기술통계 생성
> 4. 시각화 포함 (단, 대용량 데이터는 샘플링)

점진적 개선 전략

# 1단계: 기본 틀 생성 (Gemini CLI)
> 전체 분석 노트북 생성

# 2단계: 세부 수정 (GitHub Copilot 또는 Code Assist)  
> 특정 함수 개선
> 오류 수정
> 추가 분석

# 3단계: 보고서 작성 (Gemini CLI)
> 분석 결과를 마크다운 보고서로 변환

7.3 VSCode에서의 활용 팁

Jupyter 노트북 실행

# 1. 커널 선택
# Ctrl+Shift+P → "Python: Select Interpreter"
# 생성한 가상환경(venv) 선택

# 2. 셀 실행
# Shift+Enter: 현재 셀 실행 후 다음으로
# Ctrl+Enter: 현재 셀만 실행

# 3. 새 셀 추가
# 'A' 키: 위에 셀 추가
# 'B' 키: 아래에 셀 추가

인라인 AI 활용

# GitHub Copilot 활용
# Ctrl+I: 인라인 채팅
# Tab: 제안 수락
# Ctrl+→: 단어별 제안 수락

# Code Assist 활용
# 코드 선택 후 우클릭 → "Generate Code"
# 오류가 있는 라인에서 "Fix Error"

8. 문제 해결 가이드

8.1 일반적인 오류와 해결방법

Python 경로 오류

# 문제: 'python' 명령어를 찾을 수 없음
# 해결방법:
# Windows: PATH 환경변수 확인
# macOS: alias 설정 확인
alias python='python3'

가상환경 활성화 실패

# 문제: 가상환경이 활성화되지 않음
# 해결방법:
# 1. 가상환경 재생성
rm -rf venv
uv venv venv

# 2. 활성화 스크립트 권한 확인
chmod +x venv/bin/activate  # macOS/Linux

패키지 설치 오류

# 문제: SSL/TLS 인증 오류 (macOS)
# 해결방법: 인증서 재설치
/Applications/Python\ 3.13/Install\ Certificates.command

# 문제: pip 업그레이드 필요
# 해결방법:
python -m pip install --upgrade pip

8.2 Gemini CLI 관련 문제

API 키 오류

# 문제: API 키가 인식되지 않음
# 해결방법: 환경변수 재설정
export GEMINI_API_KEY="your-actual-api-key"
echo $GEMINI_API_KEY  # 확인

파일 참조 오류

# 문제: 파일을 찾을 수 없음
# 해결방법: 절대 경로 사용
> 파일: /full/path/to/your/file.csv

# 또는 현재 디렉토리 확인
pwd
ls -la

응답 시간 지연

# 문제: Gemini CLI 응답이 너무 느림
# 해결방법:
# 1. 더 작은 파일로 테스트
# 2. 요청 분할
# 3. GitHub Copilot 등 대안 도구 병행 사용

8.3 데이터 분석 관련 문제

한글 폰트 오류

# 문제: 한글이 깨져서 표시됨
# 해결방법:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.font_manager as fm

# macOS
plt.rc('font', family='AppleGothic')
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# Windows  
plt.rcParams['font.family'] = 'Malgun Gothic'
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

# Linux (폰트 설치 필요)
# sudo apt-get install fonts-nanum
plt.rcParams['font.family'] = 'NanumGothic'

메모리 부족 오류

# 문제: 대용량 데이터로 인한 메모리 오류
# 해결방법: 청크 단위로 읽기
chunks = []
for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=10000):
    # 필요한 전처리 수행
    processed_chunk = process_data(chunk)
    chunks.append(processed_chunk)

df = pd.concat(chunks, ignore_index=True)

데이터 타입 오류

# 문제: 날짜나 숫자가 문자열로 인식됨
# 해결방법: 명시적 타입 변환
df['날짜컬럼'] = pd.to_datetime(df['날짜컬럼'])
df['숫자컬럼'] = pd.to_numeric(df['숫자컬럼'], errors='coerce')

9. 참고자료

9.1 공식 문서

9.2 Gemini AI 관련

9.3 데이터 분석 리소스

9.4 추가 도구 및 라이브러리

# 고급 데이터 분석
pip install plotly          # 인터랙티브 시각화
pip install streamlit       # 웹 앱 생성
pip install scikit-learn    # 머신러닝
pip install statsmodels     # 통계 분석

# 데이터 처리 성능 향상
pip install polars          # 빠른 DataFrame 처리
pip install dask           # 병렬 처리

9.5 커뮤니티 및 지원

Stack Overflow - Python 관련 질문
Reddit r/Python - Python 커뮤니티
Python Discord - 실시간 도움
DataCamp Community - 데이터 과학 커뮤니티

참고문헌 및 주석

참고문헌

Python Software Foundation. (2024). Python 3.13.2 Documentation. Retrieved from https://docs.python.org/3/
McKinney, W. (2022). Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter (3rd ed.). O'Reilly Media.
Google LLC. (2024). Gemini API Documentation. Retrieved from https://ai.google.dev/docs
Microsoft Corporation. (2024). Visual Studio Code Python Tutorial. Retrieved from https://code.visualstudio.com/docs/python/python-tutorial
국민건강보험공단. (2020). 의약품처방정보 표준데이터. 공공데이터포털.

주석

CLI (Command Line Interface): 텍스트 기반으로 컴퓨터와 상호작용하는 인터페이스
API 키: 애플리케이션이 서비스에 접근할 때 사용하는 인증 키
가상환경 (Virtual Environment): 프로젝트별로 독립된 Python 패키지 환경을 구성하는 도구
멀티모달: 텍스트, 이미지, 음성 등 여러 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 능력
EDA (Exploratory Data Analysis): 탐색적 데이터 분석, 데이터의 패턴을 찾기 위한 초기 분석
크로스탭 (Crosstab): 두 개 이상의 범주형 변수 간의 관계를 표로 나타내는 분석 방법

💡 추가 팁

성능 최적화

대용량 데이터는 샘플링 후 분석
메모리 사용량 모니터링: df.memory_usage(deep=True)
불필요한 컬럼 제거로 메모리 절약

협업 고려사항

Git으로 코드 버전 관리
주석과 마크다운으로 분석 과정 문서화
재현 가능한 분석을 위한 시드값 설정

보안 주의사항

API 키는 환경변수로 관리하고 코드에 직접 포함하지 않기
민감한 데이터는 .gitignore에 추가
개인정보가 포함된 데이터 처리 시 주의

이 가이드를 따라 실행하면 Gemini CLI와 VSCode를 활용한 효율적인 데이터 분석 환경을 구축할 수 있습니다.

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[1/3] (왕초보를 위한) 맥에서 혹은 윈도우에서 파이썬 설치할 때 이거? 빼 먹으면 안 된다?! - 파이썬 설치 실수 없이 끝내기 [오늘코드todaycode]

파이썬 설치 가이드 (맥OS & 윈도우)

목차

1. 서론 – 파이썬 설치가 중요한 이유

2. 파이썬 다운로드 및 설치

2.1 공식 웹사이트 접근

2.2 운영체제별 설치

2.3 설치 시 주의할 점

3. 인증서 설치 (맥OS 전용)

4. 설치 확인 및 간단한 실행

5. 개발 환경 설정

6. 환경 변수 설정 (윈도우)

7. 별칭(Alias) 설정 (맥OS)

8. 실행 절차 (따라하기 체크리스트 ✅)

9. 참고 사이트 및 참고 문헌

📌 주석

파이썬 설치 완벽 가이드

목차

1. 파이썬 설치 파일 다운로드

2. 설치 절차 (윈도우/맥OS)

2.1. 윈도우 사용자 필수 확인 사항

2.2. 맥OS 사용자 필수 확인 사항

3. 설치 확인 및 IDLE 사용

4. 터미널 환경 설정 (맥OS 사용자)

5. 주석 및 참고문헌

주석

참고문헌

Gemini CLI와 VSCode를 활용한 데이터 분석 완전 가이드

목차

1. 개요

Gemini CLI란?

주요 특징

용어 설명

2. 사전 준비사항

시스템 요구사항

필요한 도구 목록

3. 파이썬 설치 가이드

3.1 Windows 사용자

단계별 설치 절차

환경변수 설정 확인

3.2 macOS 사용자

설치 절차

인증서 설치 (중요)

터미널 설정

3.3 설치 확인

IDLE 테스트

4. Gemini CLI 설치 및 설정

4.1 Gemini CLI 설치

설치 명령어

4.2 API 키 설정

API 키 발급

환경 변수 설정

4.3 초기 설정 파일 생성

gemini.md 설정 파일

5. VSCode 환경 구성

5.1 VSCode 설치

5.2 필수 확장 프로그램 설치

Python 개발 환경

설치 방법

5.3 Python 가상환경 설정

uv를 사용한 가상환경 생성

필요한 패키지 설치

6. 데이터 분석 실습

6.1 데이터셋 준비

의약품 처방 정보 데이터 예시

데이터 컬럼 설명

6.2 Gemini CLI를 활용한 분석

PDF 문서 분석 및 마크다운 생성

분석 계획 수립

6.3 Jupyter 노트북 생성

자동 노트북 생성 요청

생성되는 노트북 구조

6.4 탐색적 데이터 분석

지역별 처방 현황

연령대별 분석

성별 분석

6.5 고급 분석

교차 분석

시각화

7. AI 어시스턴트 활용 전략