Question 1

Jupyter notebook이란 무엇입니까?

Accepted Answer

Jupyter notebook은 실행 가능한 코드, 형식화된 텍스트(Markdown), 시각화 및 출력을 웹 인터페이스에서 결합한 대화형 문서입니다. .ipynb(IPython Notebook) 형식은 콘텐츠를 JSON으로 저장하여 코드와 결과를 쉽게 공유할 수 있습니다. Jupyter라는 이름은 처음에 지원되었던 세 가지 언어인 Julia, Python, R에서 유래되었습니다.

Question 2

Jupyter notebook의 두 가지 주요 셀 유형은 무엇입니까?

Accepted Answer

Jupyter notebook은 주로 Python 코드를 실행하기 위한 Code 셀과 형식화된 텍스트를 위한 Markdown 셀을 포함합니다. Code 셀은 코드를 실행하고 결과를 직접 표시할 수 있습니다. Markdown 셀은 작업을 문서화하기 위해 서식, 제목, 목록, 링크 및 LaTeX 수식까지 지원합니다.

Question 3

Jupyter notebook에서 셀을 실행하는 방법은 무엇입니까?

Accepted Answer

Shift+Enter 단축키는 Jupyter에서 셀을 실행하는 표준 방법입니다. 이 단축키는 활성 셀을 실행하고 자동으로 다음 셀로 이동합니다. Ctrl+Enter를 사용하여 이동하지 않고 실행하거나 도구 모음의 Run 버튼을 사용할 수도 있습니다. 이 단축키들은 Jupyter Notebook, JupyterLab 및 Google Colab에서 작동합니다.

Jupyter & Google Colab

Jupyter notebook이란 무엇입니까?

답변

Jupyter notebook의 두 가지 주요 셀 유형은 무엇입니까?

답변

Jupyter notebook에서 셀을 실행하는 방법은 무엇입니까?

답변

한 줄의 코드 실행 시간을 측정하는 magic command는 무엇입니까?

Jupyter의 Edit 모드와 Command 모드의 차이점은 무엇입니까?

기타 Data Science & ML 면접 주제

Python 기초

Python 객체 지향 프로그래밍

Python 데이터 구조

Git 기초

SQL 기초

NumPy 기초

Pandas 기초

SQL Joins 및 고급 쿼리

Pandas 고급

Matplotlib & Seaborn을 활용한 시각화

Plotly로 만드는 인터랙티브 시각화

기술 통계

추론 통계학

Web Scraping

BigQuery & Cloud Data

Feature Engineering

지도 머신러닝: 회귀

지도 머신러닝: 분류

결정 트리 및 앙상블

비지도 ML

ML 파이프라인 및 검증

시계열 및 예측

Deep Learning 기초

TensorFlow & Keras

CNN 및 이미지 분류

RNN 및 시퀀스

Transformers 및 Attention

NLP 및 Hugging Face

GenAI 및 LangChain

MLOps 및 배포

다음 면접을 위해 Data Science & ML을 마스터하세요