내가 Jupyter Notebook을 그만 사용하게 된 이유

Jupyter Notebook: 처음엔 모든 데이터 과학의 시작점

처음 데이터 과학을 시작할 때 Jupyter Notebook은 프로젝트의 출발점이었어요. 폴더를 만들고, 터미널을 열고, 서버를 구동해서 브라우저에서 작업을 시작했죠. 이 방식은 많은 초보자들이 자연스럽게 따라가는 일이기도 합니다.

브라우저 대신 IDE에서 노트북을 쓰는 방법

Jupyter Notebook을 브라우저에서 직접 실행하는 대신, VS Code 같은 전용 IDE에서 바로 사용할 수 있다는 점을 알게 됐습니다. 그래서 단축키, 셀 관리 등 기존 노트북의 기능을 그대로 쓰면서도, 폴더 구조 관리나 자동 완성, GitHub Copilot 등 IDE만의 좋은 기능까지 쓸 수 있어 훨씬 효율적이에요.

Jupyter Notebook의 장점과 활용법

노트북의 가장 큰 강점은 문서화와 튜토리얼 제작 등 외부에 보여주기 좋은 점이에요. 스토리텔링이나 예시를 쉽게 공유할 수 있죠. 하지만 사내 프로젝트나 개인 작업에는 단점이 더 크게 느껴집니다.

셀 관리의 불편함과 작업 효율 하락

노트북에서 계속 셀을 만들고, 삭제하고, 순서를 바꾸는 일이 많아지면 작업이 복잡해집니다. 변수 하나 확인하려고 셀을 만들고, 또 다른 셀로 이동하는 과정에서 집중력이 깨지고 생산성이 떨어지죠.

파이썬 파일과 인터랙티브 윈도우의 혁신

VS Code에서는 파이썬 파일 내에서 코드 블록을 선택해 인터랙티브 윈도우로 보내고, 셀처럼 개별 실행이 가능합니다. 설정에서 ‘Jupyter Interactive’를 활성화한 뒤, 코드 한 줄씩 Shift+Enter로 실행하면 결과를 바로 확인할 수 있어요. 복잡한 셀 관리 없이, 실수나 수정도 손쉽게 반복할 수 있죠.

코드 버전 관리가 쉬워진다

Jupyter Notebook에서도 코드 버전을 관리할 순 있지만, 충돌이 잦고 복잡해서 실무에선 불편해요. Python 파일 기반으로 작업하면 Git이나 기타 툴로 안정적으로 버전 관리가 가능합니다.

자연스럽게 프로덕션 코드로 발전

프로젝트가 성숙해질수록 기능별로 분리된 함수와 클래스를 만들어야 하는데, 파이썬 파일로 작업하면 바로 프로덕션 환경에 쓸 수 있는 코드로 발전시킬 수 있어요. 예를 들어 아래처럼 함수화된 코드를 만들어 두면, 여러 파일에서 바로 다시 재활용할 수 있습니다.

def load_airline_data():
    # 데이터 불러오기 코드
    pass

def train_model(data):
    # 모델 학습 코드
    pass

대형 프로젝트에 더 적합한 파일 구조

파이썬 파일은 ‘데이터셋 생성’, ‘특징 생성’, ‘모델링’ 등 기능마다 파일을 분리해 관리할 수 있습니다. 필요한 함수는 import해서 쓰면 되고, 여러 사람과 협업하거나 코드를 재사용할 때 훨씬 편리하죠.

일관성 있는 개발 습관, 그리고 실력 향상

IDE와 파이썬 파일 중심으로 코드를 작성하면, 함수와 클래스 단위로 생각하는 습관이 자연스럽게 길러져요. 한 번 이 방식에 익숙해지면, 데이터 과학이든 소프트웨어 개발이든 효율적으로 작업할 수 있고, 코딩 실력도 엄청나게 빨리 늘어납니다.

데이터 과학자를 위한 효율적인 개발 챗북 소개

이 방식에 대해 더 배우고 싶다면, VS Code의 폴더 템플릿, 프로젝트 관리, 문서화까지 모두 다루는 실전 영상도 참고해 볼 수 있습니다. 데이터 과학과 AI 프로젝트를 체계적으로 관리하는 데 정말 도움이 돼요.

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