소스코드를 입력하기 위해서는 사실 텍스트에디터로도 가능합니다. 그러나 좀더 편한 개발 환경을 위해서

IDE(Integrated Development Environment)를 사용합니다. 그리고 개인마다 서로 자신만의 IDE를 사용하기도 합니다.

그동안 데이터 분석 및 머신러닝을 위해서는 구글 colab을 사용했습니다. 그 구글 colab을 주피터 노트북을 기반으로 하고 있습니다.

누구나 같은 환경, 어디에서나 접속해서 가능한 환경을 colab의 장점이었으며, 주피터 노트북을 많이 사용하게된 이유이기도 합니다.

좀더 쉽게 설치가 가능하고 멋진 기능을 가진 새로운 개발 도구가 몇 년전부터 차세대 Jupyter 노트북으로 나왔습니다.

JupyterLab은 Jupyter 노트북의 차세대 웹 기반 인터페이스로, 데이터 과학자와 연구자들에게 더욱 향상된 개발 환경을 제공합니다.

JupyterLab은 데이터 과학, 머신 러닝, 데이터 분석, 그리고 데이터 시각화를 위한 통합 개발 환경을 제공합니다.


다음은 JupyterLab의 주요 기능과 특징들입니다:


1. 통합 인터페이스:

   - JupyterLab은 노트북, 텍스트 편집기, 터미널, 그리고 다양한 데이터 파일을 하나의 웹 인터페이스에서 사용할 수 있도록 합니다. 사용자는 탭과 패널을 자유롭게 배치하여 자신만의 작업 환경을 구성할 수 있습니다.


2. 노트북:

   - Jupyter 노트북과 동일하게 파이썬, R, 줄리아 등 다양한 언어로 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다. 코드 셀, 마크다운 셀, 그리고 출력 셀을 통해 코드 실행 결과를 직관적으로 확인할 수 있습니다.


3. 파일 브라우저:

   - JupyterLab은 파일 브라우저를 제공하여 프로젝트 파일을 관리하고 탐색할 수 있게 합니다. 다양한 파일 형식(CSV, JSON, 이미지 등)을 지원하며, 파일을 더블 클릭하여 미리보기를 제공할 수 있습니다.


4. 터미널:

   - JupyterLab은 내장 터미널을 통해 쉘 명령을 실행할 수 있게 합니다. 이를 통해 파일 시스템 관리, 패키지 설치 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.


5. 확장성:

   - JupyterLab은 확장 가능한 아키텍처를 가지고 있어, 사용자는 다양한 플러그인과 확장을 설치하여 기능을 추가할 수 있습니다. 커뮤니티에서 제공하는 확장을 통해 기능을 더욱 강화할 수 있습니다.


6. 데이터 시각화:

   - JupyterLab은 Matplotlib, Plotly, Bokeh 등 다양한 시각화 라이브러리를 지원합니다. 이를 통해 데이터 분석 결과를 인터랙티브하게 시각화할 수 있습니다.


7. 코드 편집기:

   - JupyterLab은 강력한 코드 편집기를 제공하여 구문 강조, 자동 완성, 코드 폴딩 등 다양한 편집 기능을 지원합니다.


8. 버전 관리:

   - JupyterLab은 Git 확장을 통해 버전 관리를 지원합니다. 이를 통해 프로젝트의 변경 이력을 관리하고 협업할 수 있습니다.


JupyterLab은 단순히 노트북을 실행하는 것 이상의 기능을 제공하며, 데이터 과학자와 연구자들이 더 생산적으로 작업할 수 있도록 돕는 도구입니다. 이는 특히 대규모 데이터 분석과 복잡한 머신 러닝 모델링 작업에 유용합니다.