Visual Studio Code 중심 환경 구축

💡 사용환경 중간점검

🔎	확인	용도
기본 IDE	Visual Studio Code	전체적인 프로젝트 관리 및 개발 환경
보조 IDE	Jupyter Notebook	데이터 분석 및 시각화 작업을 위한 보조 도구
가상환경	conda (Anaconda 가상환경)	Python + R 가능, 분석 및 통계에 최적화
사용 언어	SQL, Python, R	TBU

💬   현재, Anaconda에서 Jupyter Notebook을 설치해둔 상태임
이에 VS Code에서 Jupyter Notebook 확장 프로그램을 설치해서
같은 conda 환경에 연동해서 사용하는게 통합 개발 환경에 베스트 ⭐️

👾 VS Code에 Jupyter 연동

1️⃣   VS Code에서 Jupyter 확장 프로그램 설치
Python 과 Jupyter 모두 설치되어 있어야 함

2️⃣   terminal 열고 Jupyter 및 ipykernel 설치

conda activate {가상환경 이름}
conda install jupyter
pip install ipykernel

3️⃣   개인 가상환경을 Jupyter 커널로 등록

python -m ipykernel install --user --name (가상환경이름) --display-name "Python (가상환경 이름)"

3️⃣   VS Code 재시작하고 가상환경 선택
       ⌘ + Shift + P → Python: Select Interpreter 클릭
       목록에서 conda (가상환경 이름) 선택

4️⃣   VS Code 에서 .ipynb 파일 열고 커널 선택
       오른쪽 상단 Select Kernel 클릭
       Python (가상환경명) 선택

4️⃣   최종 연결 확인 (셀에서 실행)

import sys
print(sys.executable)

실행결과가 다음과 비슷하면 정상 연결 완료
/Users/컴퓨터 이름/anaconda3/envs/가상환경 이름/bin/python

📊 VS Code에 R 설치 TBU

📐 VS Code에 SQL 설치 TBU