Jupyter Notebook

Jupyter Notebook은 실행되는 문서다. 하나의 노트북 안에 설명(마크다운), 코드, 실행 결과, 그래프, 수식을 함께 담을 수 있어 분석 과정을 그대로 기록하고 공유하기 좋다. 그래서 데이터 과학 분야의 사실상 표준(de facto) 도구가 되었다.

특징

• 이름은 Julia + Python + R 에서 왔다. 세 언어로 시작해 커널을 통해 40개가 넘는 언어를 지원한다.
• IPython 프로젝트에서 출발해 2014년 Project Jupyter로 독립했다.
• 웹 브라우저 기반 + 통합 개발 환경 + 인터랙티브 실행: 셀 단위로 코드를 실행하고 바로 결과를 본다.
• 노트북 = 문서(Markdown) + 코드 + 시각화 + 수식(LaTeX)

어디에, 누가 쓰나

• 데이터 분석·머신러닝 과정 전반 (탐색, 실험, 결과 보고)
• 개발 프로토타입을 빠르게 만들어 볼 때
• 학습·강의 자료, 튜토리얼
• 데이터를 다루는 누구나: 개발과 기록을 한 번에 하고, HTML·PDF 등으로 내보내 공유할 수 있다.

시작하는 방법

알아 두면 좋은 기능

%time sum(range(10**6))       # 한 번 실행 시간
%timeit sum(range(10**6))     # 여러 번 반복 실행한 평균 시간
%prun my_function()            # 함수별 실행 시간 프로파일

• %로 시작하는 매직 명령으로 시간 측정, 프로파일링, 셸 명령 실행(!pip install ...) 등을 할 수 있다. 분석이 느릴 때는 이것으로 병목을 먼저 잰다.
• JupyterLab은 파일 브라우저·터미널·여러 탭을 갖춘 IDE 형태의 인터페이스다. Notebook 7(2023)부터는 클래식 Notebook도 JupyterLab의 구성 요소 위에서 다시 만들어져, 둘은 같은 확장을 공유하고 화면 구성만 다르다.
• VS Code, PyCharm 등에서도 .ipynb 파일을 직접 열고 실행할 수 있다. JetBrains의 데이터 과학 전용 IDE였던 DataSpell은 2026년 신규 판매가 끝나고 기능이 PyCharm으로 합쳐졌다.

공유와 배포

관련 노트: 파이썬 데이터 분석 프로세스