VS Code 설치 및 설정 방법
- Python과 Jupyter Notebook 실습 환경 구성하기 -
머신러닝 실습을 시작하기 위해 필요한 Python 설치, VS Code 설치, 확장 프로그램 설정, Jupyter Notebook 실행, pip 패키지 설치 방법을 순서대로 정리한다.
목차
머신러닝 실습을 진행하기 위해서는 Python 실행 환경과 코드 편집기가 필요하다. 이때 VS Code(Visual Studio Code, 비주얼 스튜디오 코드)를 사용하면 Python 코드 작성, Jupyter Notebook 실행, 패키지 설치까지 한 환경에서 처리할 수 있다.
즉, VS Code는 단순한 코드 편집기가 아니라 Python 실습을 위한 통합 작업 환경으로 사용할 수 있다. Python을 설치하고, VS Code에 필요한 확장 프로그램을 추가한 뒤, Jupyter Notebook과 pip 사용 방법을 확인하면 기본적인 머신러닝 실습 준비가 완료된다.
1. Python 설치하기
먼저 Python 공식 홈페이지에 접속해 Python을 설치한다. Windows 사용자는 Windows installer 64-bit, Mac 사용자는 macOS 64-bit universal2 installer를 선택한다.
설치할 때 가장 중요한 부분은 Add python.exe to PATH 항목을 체크하는 것이다. PATH(환경 변수 경로)에 Python을 추가해야 터미널에서 python, pip 명령어를 바로 사용할 수 있다.
설치 과정에서는 Customize installation을 선택한 뒤 기본 옵션을 유지하고 Next를 누른다. 필요하다면 설치 위치를 C:\Python\Python39처럼 간단한 경로로 변경할 수 있다. 설치가 완료되면 Close를 눌러 마무리한다.
설치 후 확인할 내용
Python 설치가 완료되면 터미널에서 Python과 pip가 정상적으로 인식되는지 확인하는 것이 좋다. Windows에서는 명령 프롬프트 또는 PowerShell을 열고 다음 명령어를 입력한다.
Python 버전과 pip 버전이 출력되면 설치가 정상적으로 완료된 것이다.
2. VS Code 설치하기
다음으로 VS Code 공식 홈페이지에서 설치 파일을 다운로드한다. Windows 기준으로 설치 중간에 PATH에 추가 항목이 체크되어 있는지 확인한다. 이 옵션을 체크하면 명령 프롬프트나 터미널에서 VS Code를 쉽게 실행할 수 있다.
설치가 끝나면 프로그램을 종료하고 컴퓨터를 재부팅한다. 재부팅 후 VS Code를 실행하면 기본 설치가 완료된다.
VS Code 설치 시 확인할 옵션
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| PATH에 추가 | 터미널에서 VS Code를 실행할 수 있도록 경로를 등록한다. |
| 바탕 화면 아이콘 만들기 | 바탕 화면에서 VS Code를 바로 실행할 수 있도록 아이콘을 생성한다. |
| Code로 열기 메뉴 추가 | 폴더 또는 파일을 우클릭했을 때 VS Code로 바로 열 수 있게 한다. |
머신러닝 실습에서는 여러 프로젝트 폴더를 자주 열게 되므로, Code로 열기 메뉴와 PATH에 추가 옵션을 선택해 두면 편리하다.
3. VS Code 확장 프로그램 설치하기
VS Code를 머신러닝 실습용으로 사용하려면 Python 관련 확장 프로그램을 설치해야 한다. 왼쪽 메뉴에서 Extension을 클릭한 뒤 다음 확장 프로그램을 검색해 설치한다.
| 확장 프로그램 | 역할 |
|---|---|
| Python | Python 코드 실행, 문법 강조, 디버깅, 인터프리터 선택 기능을 제공한다. |
| Python Extension Pack | Python 개발에 필요한 여러 확장 기능을 묶어서 설치할 수 있다. |
| Python Environment Manager | Python 가상환경과 실행 환경을 관리하는 데 도움을 준다. |
| Jupyter | VS Code 안에서 Jupyter Notebook 파일을 생성하고 실행할 수 있게 한다. |
Python 확장은 Python 코드 실행을 지원하고, Jupyter 확장은 VS Code 안에서 Jupyter Notebook 파일을 실행할 수 있게 해준다. 머신러닝 실습에서는 코드 셀 단위 실행과 결과 확인이 자주 필요하므로 Jupyter 확장 설치가 중요하다.
4. Jupyter Notebook 실행 확인하기
확장 프로그램 설치 후 VS Code에서 Jupyter Notebook을 생성해 실행 환경을 확인한다. 상단 메뉴에서 File → New File → Jupyter Notebook을 선택한다.
새 노트북이 열리면 첫 번째 코드 셀에 다음 코드를 입력한다.
print("Hello World!")
셀 왼쪽의 실행 버튼을 누르거나 Ctrl + Alt + Enter를 사용해 실행한다. 중간에 ipykernel 설치 메시지가 나오면 Install을 클릭한다.
결과로 다음 문장이 출력되면 Python과 Jupyter Notebook 실행 환경이 정상적으로 설정된 것이다.
5. 작업 공간 설정하기
작업 공간은 프로젝트 파일을 저장하고 불러오는 기본 폴더이다. VS Code에서 Open Folder를 클릭한 뒤 원하는 폴더를 선택한다.
예를 들어 문서 → ML 폴더를 만들고 해당 폴더를 작업 공간으로 지정할 수 있다. 폴더 신뢰 여부를 묻는 메시지가 나오면 신뢰할 수 있는 본인 폴더이므로 Trust를 선택한다.
이후 Jupyter Notebook 파일을 생성하고 저장하면 해당 작업 공간 안에 .ipynb 형식으로 저장된다.
작업 공간을 분리해야 하는 이유
머신러닝 실습을 진행하다 보면 데이터 파일, 노트북 파일, Python 파일, 결과 이미지 등이 함께 생성된다. 프로젝트별로 폴더를 분리해 두면 파일을 찾기 쉽고, 실습 내용을 체계적으로 관리할 수 있다.
└ data
└ notebooks
└ scripts
└ results
처음부터 복잡한 폴더 구조를 만들 필요는 없지만, 최소한 실습 주제별로 폴더를 나누어 관리하는 습관을 들이는 것이 좋다.
6. VS Code 기본 메뉴 이해하기
VS Code의 왼쪽 메뉴는 작업 공간 관리, 검색, 버전 관리, 실행, 확장 프로그램 관리 기능을 제공한다. 자주 사용하는 메뉴의 역할은 다음과 같다.
| 메뉴 | 역할 |
|---|---|
| Explorer | 파일과 폴더를 확인하고 작업 공간을 관리한다. |
| Search | 프로젝트 안의 파일명이나 코드 내용을 검색한다. |
| Source Control | Git을 이용해 코드 버전을 관리한다. |
| Run and Debug | 코드를 실행하거나 오류를 확인한다. |
| Extension | 필요한 확장 프로그램을 설치하고 관리한다. |
상단 메뉴에서는 파일 생성, 저장, 실행, 터미널 열기 등을 수행할 수 있다. 특히 Terminal → New Terminal을 사용하면 VS Code 안에서 명령어를 입력할 수 있다.
7. pip로 패키지 설치하기
pip(Package Installer for Python, 파이썬 패키지 설치 관리자)는 Python 라이브러리를 설치하고 삭제할 때 사용하는 도구이다. 머신러닝 실습에서는 pandas, numpy, matplotlib, scikit-learn 같은 라이브러리를 설치할 때 자주 사용한다.
Jupyter Notebook 셀에서 설치하기
Jupyter Notebook 셀에서는 명령어 앞에 느낌표를 붙여 패키지를 설치할 수 있다.
!pip install pandas
설치 후에는 다음 코드로 라이브러리 버전을 확인할 수 있다.
import pandas as pd
pd.__version__
패키지를 삭제할 때는 다음 명령어를 사용한다.
!pip uninstall pandas -y
-y 옵션은 삭제 여부를 묻는 질문에 자동으로 yes를 입력한다는 의미이다.
터미널에서 설치하기
터미널에서 설치할 때는 느낌표 없이 입력한다. VS Code 상단 메뉴에서 Terminal → New Terminal을 선택한 뒤 다음 명령어를 입력한다.
삭제할 때는 다음과 같이 입력한다.
Notebook과 터미널 명령어의 차이
| 실행 위치 | 명령어 예시 | 특징 |
|---|---|---|
| Jupyter Notebook 셀 | !pip install pandas | 셀 안에서 터미널 명령어를 실행하기 위해 느낌표를 붙인다. |
| VS Code 터미널 | pip install pandas | 일반 터미널이므로 느낌표 없이 명령어를 입력한다. |
처음에는 Jupyter Notebook 셀에서 설치하는 방식과 터미널에서 설치하는 방식이 헷갈릴 수 있다. 핵심은 Notebook 셀에서는 느낌표를 붙이고, 터미널에서는 느낌표를 붙이지 않는다는 점이다.
8. 정리
VS Code를 머신러닝 실습 환경으로 사용하려면 Python 설치, VS Code 설치, Python 및 Jupyter 확장 프로그램 설치, 작업 공간 설정, pip 패키지 설치 순서로 진행하면 된다. 이 과정을 마치면 VS Code 안에서 Python 코드 작성, Jupyter Notebook 실행, 라이브러리 설치와 삭제를 모두 처리할 수 있다.
Python 설치 시 PATH 옵션을 확인하고, VS Code에는 Python과 Jupyter 관련 확장 프로그램을 설치한다. 이후 작업 폴더를 열고 Jupyter Notebook 실행과 pip 패키지 설치까지 확인하면 머신러닝 실습을 위한 기본 환경 구성이 완료된다.
| 순서 | 작업 | 확인할 내용 |
|---|---|---|
| 1 | Python 설치 | Add python.exe to PATH 체크 |
| 2 | VS Code 설치 | PATH 추가 및 Code로 열기 옵션 확인 |
| 3 | 확장 프로그램 설치 | Python, Jupyter 관련 확장 설치 |
| 4 | Jupyter Notebook 실행 | Hello World 출력 확인 |
| 5 | 작업 공간 설정 | 프로젝트 폴더 열기 및 Trust 선택 |
| 6 | pip 사용 | 패키지 설치, 버전 확인, 삭제 명령어 확인 |
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