Q. 수업의 1주차, 2주차.. 에서의 주차 기준이 어떻게 되나요?
A. 주차의 기준은 개강일 을 기준요일 로 working day 5일까지를 동일 주차로 계산합니다.
따라서 개강일이 "수요일"인 경우 금주 수요일 ~ 다음주 화요일 까지가 working day 5일이 끝나는 동일 주차입니다.
또는 개강일이 "화요일"인 경우는 금주 화요일 ~ 다음주 월요일 까지가 동일주차가 될 것입니다.
그러므로 예를 들어 "5주차 공지"의 경우, 5주차가 되는 개강일 기준요일 ~ 다음주 기준요일 전까지 진행될 수업에 대한 공지의 의미입니다.
Q. 타교생 또는 타과생인데 수강가능한가요? 청강 가능한가요?
A. 모두 가능 합니다. 어떤 수업도 타과생 제한하지 않고 청강도 가능합니다.
단, 시스템 상이나 학과상황상 제한이 걸려있어세 별도 승인이 필요할 수 있으니, 필요하면 나한테 별도로 알려주시기 바랍니다.
Q. 교재는 강의계획서에 있는 그대로 사용하나요?
A. 교재 내용을 반영하여 별도 만들어서 공유된 Github 강의자료를 사용할 것이며, 본인 스스로 소장가치가 있다고 생각되는 경우에만 책 구매를 추천합니다.
아마도 이론/실습 모두 책에 없는 내용이 수업에 많이 반영될 것입니다.
Q. 개인적인 사정으로 강의에 늦어도 괜찮을까요?
A. 늦어도 저는 상관이 없습니다만, 출결문제나 강의 이해도가 낮아질 수 있으니 스스로 불이익에 책임지시면 됩니다.
Q. 동영상의 수강 가능 기간은 언제부터 언제까지 인가요?
A. 주차별 학습활동에 영상 길이와 열람이 가능한 날짜와 시간이 나타납니다.
그 기간 내에 반드시 수강하셔야 출석으로 인정되고 불이익이 없습니다.
Q. 수강생 증원이 가능할까요?
A. 인천대학교 내규에 따릅니다.
통상 이수학점에 지장이 될 수 있는 4학년 또는 필수과목에 한해서 증원이 가능한걸로 압니다.
Q. 수강신청 변경 등으로 1주차 수업을 참석하지 못했는데 불이익이 있을까요?
A. 1주차 수업은 강의 배경과 필요성 에 대한 것으로, 향후 강의 이해도에 영향을 줄 수 있습니다.
하지만, 그외 출석체크는 LMS 강의 수강여부로 판단합니다.
Q. 강의와 관련된 궁금증은 어떻게 대응하시나요?
A. Question and Talk의 6가지 채널 을 활용하시고, 확인하는대로 답변 드립니다.
Q. 데이터 또는 Python 경험이 없는데 괜찮을까요?
A. 데이터분석 도구 뿐 아니라 일상 생활에서 노트북이든 연필이든 자동차든 도구를 사용법을 익히는게 어렵게 느껴지는 건,
대부분 난이도가 높아서라기 보다 익숙하지 않은데도 실습 또는 반복실습하지 않고 그저 눈으로만 보고있기 때문입니다.
마찬가지로 도구 를 다루는 것은 여러분들의 충실한 반복 만으로 해결될 수 있는 문제입니다.
헌데, 실습또는 반복이 귀찮거나 컴퓨터 에 거부감이 있는(인터넷검색어려움/폴더파일찾기어려움/손대면고장남 등) 개인적 이슈가 있다면 어려움이 지속적 으로 발생할 수 있습니다.
Q. 공휴일에도 수업을 하나요?
A. 공휴일에는 가족과 사랑하는 지인들과 좋은 추억 만드시기 바랍니다!
공휴일엔 가급적 보강으로 진행하며, 여러분들과 협의 하에 별도 오프라인 보강을 하거나 온라인 동영상으로 대체 하겠습니다.
Q. 실습중 발생하는 에러는 어떻게 해결하는게 일반적인가요?
A. 프로그래밍 또는 코딩을 하면서 가장 신나는 순간은 잘 진행될 때일 것입니다.
하지만 환경적 문제나 나의 실수로 오류가 나기도 하는데 이를 bug 라고 합니다.
에러, 실수, 고장, 오작동 등의 용어로도 불리지만 버그가 일반적인 용어입니다.
버그라고 불리는 이유는 1945년 당시 컴퓨터의 크기가 사무실만 할 때..
미국 해군 연구소에서 컴퓨터가 오작동을 일으켰는데 알고보니 나방이 컴퓨터에 들어갔기 때문이었다고 합니다.
나방을 잡아 컴퓨터 오류를 해결하고 일지를 작성하던 것을 유래로 버그를 잡는 과정을 debugging 이라고 합니다.
버그를 잡는건 골치아프지만.. 차근차근 해결하다보면 오히려 많은 것을 배우기도 합니다.
가장 일반적으로 버그를 잡는 방법은 일명 구글링 입니다.
우리가 보게되는 버그들은 이미 전세계 사람들이 본적이 있거나 해결한적이 있는 경우가 많습니다.
따라서 버그 메시지 자체를 검색하거나 내가 하던 작업을 검색하다보면 이미 해결한 사례가 정말 많이 나옵니다.
참고하세요.
Q. Anaconda 설치가 에러로 완료되지 않았는데 어떻게 하나요?
A. 설치가 안되는 이유는 매우 다양하며 크게 2가지 이유가 주 원인입니다.
- PC의 사용자명이 한글인 경우
: 한글은 컴퓨터에서 영어기반으로 변환되며 그런 과정에서 폴더가 인식이 되지 않아 설치가 안될 수 있습니다. : 해결방법은... (1) 한글 사용자 이름을 영어로 바꾼후 설치하는 것인데 PC 상태에 따라 잘 안될수도 있습니다.
(2) PC의 다른 계정을 새로 만들고 사용하는 것이 그나마 쉬운 방법이지만 그럴 경우 Guest로 인식되어 다른 에러가 발생할 수도 있습니다. (3) PC를 깨끗하게 정리하거나 초기화 하는게 제일 확실합니다... - 기존에 설치된 적이 있을 경우
: 본인이 직접 설치한적이 없더라도 세상에는 Python으로 만들어진 것이 많기 때문에 다른 것들을 설치하다가 설치를 한적이 있을 수도 있습니다.
: 해결방법은...
(1) 깨끗하게 기존 프로그램을 삭제하는 것인데 깨끗하게 지운다라는게
Anaconda 클린 삭제등의 키워드를 의미합니다.
(2) 깨끗하게 삭제하는게 어렵다면 폴더만을 삭제하는 것도 방법이고 다른 폴더에 설치하는것도 방법입니다. (3) 그래도 안된다면 PC를 깨끗하게 정리하거나 초기화 하는게 제일 확실합니다...
Q. Anaconda 설치는 잘 되었는데, 검정화면(Notebook 서버)열리고 흰색화면(웹페이지 Jupyter Notebook)은 열리지 않거나 검정화면도 사라진다면 어떻게 해야 하나요?
A. 설치 과정이 단조로워서 보통 본인 사용 PC의 상태(미정리, 막쓰기, 섞어쓰기)에 따라 다양한 이슈나 문제가 발생하긴합니다;
그래서 일반화된 답변은 드리기가 어렵습니다만 하기 방법을 추천합니다.
- 설치가 잘 되었다는 가정하에, 검정화면은 켜둔 채 본인이 사용하는
Main웹브라우저에서 직접localhost:8888/tree를 입력하여 확인합니다. - 설치가 잘 되었다는 가정하에, 여러개의 웹브라우저를 사용한다면 모든 브라우저마다 위 URL을 직접 입력하여 확인합니다.
- 설치가 잘 되었다는 가정하에, **
Anaconda Navigator**를 사용하여 **Jupyter Notebook**을 실행시켜 봅니다. - 위 방법들이 되지 않는다면.. 설치가 잘 되지 않았다고 판단되어 재설치를 권장합니다.
재설치 시 당연히Anaconda 클린 삭제방식으로 깨끗하게 삭제를 하고 재설치를 해야 합니다! - 그렇지 않다면 **
Colab**을 사용해서 진행하는 것이 방법입니다.
Q. 작업경로 설정에서 D드라이브가 없어서 C드라이브로 설정했더니 오류가 뜨고 실행되지 않습니다 어떻게 해야 하나요?
A. 꼭 D드라이브일 필요도 없고 C드라이브도 상관없습니다.
중요한건 본인이 어디서 작업 할지 그 위치를 지정하는 것입니다.
통상 어느 위치이건 잘 실행되야 정상입니다. 하기 방법을 추천합니다.
- 다른 경로로 변경하여 재실행을 해봅니다.
본인의 PC 상태에 따라 최상위 C드라이브 등 말고 Anaconda 설치경로나 그 이외 경로들로 변경해보면 가능할 수도 있습니다. - 작업경로를 설정하지 말고 초기값을 그대로 사용합니다. Jupyter Notebook 속성 내 위치를 변경하기 전 초기값은 아래와 같습니다.
- 속성 내 대상 끝부분: "%USERPROFILE%/"
- 속성 내 시작위치: %HOMEPATH%
- 위 2가지 방법이 되지 않는다면.. 설치가 잘 되지 않았다고 판단되어 재설치를 권장합니다.
Q. Jupyter Notebook에서 생성한 파일이나 작업했던 내용이 윈도우 탐색기 내 폴더에서 나타나지 않습니다 어떻게 해야 하나요?
A. 해킹당하지 않은 이상 그럴일은 없습니다;;
Jupyter Notebook에서 작업한 내용(파일)의 폴더위치와 윈도우 탐색기 폴더위치가 동일한지 확인하시기 바랍니다.
다른 폴더를 보고 계신 확률이 **99.9%**입니다.
Q. Jupyter Notebook에서 작업한 파일을 어떻게 찾아 다운로드 할 수 있나요?
A. Jupyter Notebook이 우주에 있는건 아니고, 개인PC라면 동일한 폴더위치로 윈도우 탐색기 등으로 찾아가면 동일한 파일로 확인 가능합니다.
위치를 찾지 못하겠더라도.. Jupyter Notebook의 Files탭에서 파일을 클릭하면 다운로드 가능한 추가 메뉴가 상단에 열립니다.
만약 Colab에서 작업했으면 상황마다 다르긴 한데.. PC와 연동했으면 윈도우 탐색기 등에서 찾을 수 있고, 구글 드라이브 내에서도 다운로드 할수 있습니다.
Q. Jupyter Notebook에서 작업한 파일의 파일명을 바꿀수가 없거나 오류? 권한이 없음? 등이 문제가 생깁니다. 어떻게 해야 하나요?
A. 제대로 설치가 되었으면 사실.. 이런 문제는 생길수가 없습니다.
아나콘다나 파이썬의 문제라기 보다 PC환경 문제일 가능성 이 있습니다.
위의 Anaconda 재설치 관련 내용들을 참고하여 재설치 해보시길 추천합니다.
재설치 없이 시도해 볼 수 있는 부분은, Jupyter Notebook 종료 후 윈도우 탐색기에서 작업한 파일로 가서 파일명 변경을 시도해보시기 바랍니다.
Q. Jupyter Notebook 파일을 PDF파일로 변환할 수 있나요?
A. 변환해서 저장하면 되긴 하는데, 설치가 까다롭고 본인 PC상태가.. 엉망이면 설치가 안될수도 있습니다.
더욱이 한글은 PDF로 변환되지 않는다고 봐야하고.. 그림 등도 포함되지 않을겁니다.
그럼에도 가장 간단히 할수 있는건 html 파일로 추출해서 파일을 열고, pdf로 다른이름 저장 을 해볼순 있을겁니다.
이것도 어렵다 싶으면.. 브라우저 페이지를 모두 이미지 스크롤 캡쳐를 해서 pdf로 변환하는 방법 이 가장 쉬울 것입니다.
Q. 강의영상에서 설명한 부분과 실제 제PC에서 나타나는 부분이 다른점들이 있는데 뭐가 잘못된건가요?
A. Anaconda / Python / Colab은 비즈니스 환경이 실시간으로 변하듯 실시간으로 업데이트를 하면서 좀더 효율적으로 디자인과 사용환경을 개선/변경 합니다.
따라서 강의영상에서 설명하는 부분과 여러분들이 PC에서 보고 있는 여러가지 부분이 얼마든지 차이가 있을 수 있습니다.
여러분들이 사용이나 기능에서 이슈만 없으면 되는 부분이지 이러한 차이나 변화를 걱정할 필요는 전혀 없이 즐기면 됩니다!
Q. 실습 과정 / 반복문 / 무한루프 작업 중, 다음셀도 실행되지 않거나 이미 실행된 출력이 중단되지 않을 경우 어떻게 해야하나요?
A. 빠르게 아래 방법들로 중지시키기 바랍니다!
현 상황에서는 아마도 여러분 작업파일 셀 왼쪽에 In [*] 이렇게 별표 표시가 계속 있을겁니다.
이런 상황은 그 셀이 계속 실행중 이란 뜻이며, 셀이 종료가 되면 In [특정숫자(누적 실행 횟수)] 로 변경됩니다.
따라서 셀을 빠르게 강제 종료/중지시켜야 다음 셀도 이어서 실행이 가능하고 출력도 중지됩니다.
또한 셀을 종료/중지 시키지 않으면 계속 Notebooks 상에 출력물이 누적되어 파일 용량도 지속적으로 증가 하게 되고,
너무 용량이 증가하게 되면, 파일이 저장도 되지 않거나 저장이 되더라도 너무 용량이 커져서 열어서 작업내용을 확인할 수 없기 때문에 결국 파일을 날리게 됩니다!
따라서 셀을 빠르게 종료/중지시켜야 하며, run 기호 옆에 검은사각형(interrupt the kernel) 을 눌러 중지할 수 있습니다.
또는 파일 목록들의 Running 탭에서 진행중인 Notebooks를 확인 할 수 있고 Shutdown 을 눌러 중지할 수 있습니다.
Q. (앞의 셀들을 실행하지 않고) 중간중간 셀을 실행해보고 있는데 오류가 발생합니다 어떻게 하나요?
A. 우리 눈에 보이는 것들이 반드시 상대방이나 컴퓨터가 이해한 것과 같을 수는 없습니다 오히려 다를 확률이 높죠.
위에 셀들을 실행하지 않으면 우리 눈에는 입력 및 실행 된 것처럼 보여져도 실제 컴퓨터는 실행되지 않는 상태 로 인지합니다.
눈으로 보이는 것이 아니라 실제 행동된 결과가 우리의 삶을 실제로 만들어내듯 위/앞의 셀을 실행하지 않으면 관련 내용을 컴퓨터가 인지하지 못합니다.
그런 상태에서 중간중간 셀들만 실행하면 컴퓨터 입장에서는 실행(입력)된 정보가 없어서 오류가 발생하는 것입니다.
따라서 상대방/컴퓨터 입장에서 오류없이 실행시키기 위해서는 컴퓨터가 이해할 수 있도록 모든 셀들을 실행하시길 바라며 입력된 내용을 이어서 실행해야 한다는 점 고려하시기 바랍니다!
Q. 실습 과정 중 무언가 잘못 눌러서 셀들이 삭제되었습니다 어떻게 하나요?
A. 명령모드 상태에서 키보드로 Ctrl + Z 를 누르거나 마우스로 Edit -> Undo Delete Cells 를 누르면 복원 가능합니다.
마찬가지로 편집모드 상태에서 위 방법들을 실행하면 지워졌던 Code/Markdown 내용들도 복원 가능합니다.
만약 이 방법으로 복원되지 않으면 PC환경상 다른 문제 때문이라 다른 방법이 없습니다.
작성하던 파일을 다시 불러와서 처음부터 진행하셔야 합니다.
Q. 실습 과정 내 변수 명이나 숫자 등을 임의로 바꾸어서 작성 했는데 괜찮나요?
A. 중요한 것은 수업 내용의 이해도이지 똑같이 잘 따라했는지를 평가하는게 아닙니다~
여러분들의 인생을 내 인생으로 복사하려고 태어난게 아니듯.. 복사 붙여넣기만을 위한 과제는 아닙니다.
여러분들께서 잘 이해하고 이를 활용하여 창의적으로 본인 의지대로 길을 만들어 가는데 이를 내가 판단/평가 할 수 없다고 생각합니다.
나는 그저 여러분들의 의지가 없을 땐 의지가 생기도록, 의지가 있을 땐 이를 그저 도울 뿐입니다.
과제 공간은 여러분들의 무대니 여러분들께서 편히 날개를 펼치시면 됩니다.
단, 수업 내 부득이한 평가과정의 부정을 판단하기 위해 제가 요청드렸던 제출형식 만 잘 지켜 주시면 됩니다!
Q. 실습 과정 내 에러발생을 이해하기 위한 예시 에러는 발생한 채로 저장해야 하나요 주석상태로 바꾸어 저장해야 하나요?
A. 당연히 에러가 어떻게 발생되는지 이해하기 위한 내용이니 에러가 발생한 상태로 두면 됩니다.
그 외에 어지가한 것들은 모두 여러분들의 이해과정 을 위한 것이지 나의 평가를 위한게 아닙니다;;
정해진 답이 있고 그걸 찾으라는게 아니라 자유롭게 놀아보시라는 개념이니 너무 디테일 하나하나에 걱정하실건 없습니다.
Q. 실습 과정 내 작업환경 및 과제 작성과 마무리 시간을 체크하기 위한 첫번째 또는 마지막 셀을 늦게 실행했는데 괜찮나요?
A. 원칙적으로는 첫번째 셀 실행 => 과제 작성 => 마지막 셀 실행 으로 총 3개를 실행해야 합니다.
부득이 이렇게 진행하지 못했을 경우 늦게라도 3가지를 모두 실행 하셔야 하십니다.
만약(if) 첫번째 셀 실행 을 놓치고 나머지를 완료했다면,
첫번째 셀 실행 을 늦게라도 실행 후 나머지 과제 작성 => 마지막 셀 실행 도 다시 실행하시기 바랍니다.
만약(elif) 마지막 셀 실행 을 놓치고 나머지를 완료했다면,
늦게라도 과제 업로든 전 반드시!
마지막 셀 실행 후 제출하시기 바랍니다.
만약(elif) 첫번째 셀 실행 => 과제 작성 => 마지막 셀 실행 까지 완료 후 과제 내용을 수정하게 된다면,
마지막 셀 실행 만 다시하고 제출하시기 바랍니다.
Q. 만약 여러개의 PC를 번갈아가며 실습을 완료할 경우 첫번째 또는 마지막 셀을 어떻게 실행하여 제출해야 할까요?
A. 번거롭겠지만 마지막으로 사용한 PC에서 첫번째 셀 실행 => 과제 작성 => 마지막 셀 실행 순서로 모두 실행히켜 제출하시기 바랍니다.
첫번째와 마지막 셀의 정보가 다르면 부정 으로 간주할 수밖에 없기 때문에 다른학생들과의 형평성을 위해 모두 새롭게 실행 후 제출 바랍니다.
Q. Colab에서 실습을 하는 경우 PC로 수업하는 경우와 달리 결과가 차이가 있는데 왜 그런가요?
A. 가장 큰 차이는 절대경로 체크 부분일겁니다.
Colab은 클라우드에서 실행되기에 특히 절대경로는 PC에서 표시되는 것과 다릅니다.
그 외에 Colab에 설치된 Python 또는 Anaconda와 PC에서 설치된 버전이 달라서 결과가 다를 수 있습니다.
Colab으로 실습 진행 중 결과가 다를 수 있는 점 참고하시기 바라며 내용 이해가 중요하지 결과를 수업과 동일하게 맞출 필요는 없습니다.
Q. 실습 완료한 Jupyter Notebook 파일을 제출하려고 하는데 열리지가 않습니다 어떻게 해야하나요?
A. 왜 열리지 않는지.. 저도 궁금하긴 하고.. 사실 나는 한번도 경험해본적은 없긴 합니다.
일단 여러분들이 과제 파일 이 분명히 잘 열려서 그 안에서 작업을 했는데 저장/완료 후에는 안열린다는게 조금 이상합니다.
작성하긴 그 과제 파일 을 그대로 제출하시면 되고 본인이 작업을 하고 있었으니 당연히 열려야 정상입니다.
그럼에도 열리지 않는 파일을 제출하시는 분들이 생각보다 많습니다.
제 개인적인 생각엔 작업을 완료한 파일을 다른이름으로 저장(Download as) 을 굳이! 하시는 분들이 계시던데..
그 과정에서 잘못 저장되거나 PC환경상 문제가 있어 저장이 오류가 난게 생각됩니다.
수업 초기에 본인 작업경로 를 지정하는 방법을 알려드린 이유처럼,
다운로드 받은 과제 파일 을 작업 완료 및 저장만 하신 후 그 파일을 그대로 제출하는게 제일 편하고 에러가 없을것 같습니다.
또한 제출하는 파일이 잘 열리는지 확인조차 하지 않고 제출하시는 분들고 계십니다.
파이썬의 문제가 아니라 향후 여러분의 이력서가 되건 무엇이 되건 마지막까지 내 자료가 이상이 없는지 체크하는것 자체도 본인의 이력서 자체가 될 겁니다.
그로 인핸 피해나 책임에서 절대 본인 스스로가 자유로울 수 없으니 마지막까지 잘 챙기시기 바랍니다.
Q. Jupyter Notebook 파일이 열리지 않습니다? pdf, 텍스트, 인터넷, 크롬등으로 스스로 바뀌었습니다?
A. 해킹을 당하거나 본인이 건드리지 않는한 그럴일은 절대로 발생하지 않습니다.
.ipynb 로 끝나는 파일은 Jupyter Notebook 파일 로 Jupyter Notebook에서만 제대로 열립니다.
메모장, 한글, 워드 그 어떤 프로그램으로도 열리지 않습니다! 다른 프로그램으로 열리지 않는건 당연하고 자연스러운 겁니다.
혹은 여러분들의 PC에서 표시되는 파일의 아이콘에 현혹되지 마시고 파일 고유의 확장자만 기억하시기 바랍니다.
PC를 어떻게 사용해왔는지 알수 없지만 본인의 과거 사용기록들과 연결되어 다른 프로그램으로 연결되어 PDF, 인터넷, 크롬, 텍스트 등의 아이콘으로 바뀔 수는 있습니다.
하지만 확장자(.ipynb)가 바뀌지 않는 한 이건 다른 프로그램에서도 열리지도 않고 Jupyter Notebook 파일 이 변경된 것도 아닙니다!
아래 이미지처럼 여러분들의 과거 행동들에 따라(다 본인이 한겁니다), 아이콘은 다양한 모습이 가능하고 다른 PC나 환경 장소에 따라 얼마든지 바뀔수 있습니다.
인위적으로 바꿀수도 있으며 파일이 바뀐게 아니니 걱정 말고, 유형 에 IPYNB 파일 또는 확장자 가 .ipynb로 파일 상태를 인지하세요!
Q. 그 외 각종 오류들에 대해서..
A. 설치 가이드를 따라서 설치를 단계별로 제대로 할 경우 문제가 생길 확률은 거의 0%에 가깝습니다.
그럼에도 나도 겪어보지 않은 다양한 현상들이 생기는 원인의 대부분은,
사용하고 계신 PC상태(?)가 정리가 되지 않거나 청소되지 않거나 일시적인 오류거나 여러가지 웹브라우저를 쓰거나 컴퓨터 내부 쓰레기가 넘치거나,
그런 사용환경 상의 문제인 경우가 99.9% 입니다.
만약 이러한 PC상태라면 PC포맷(초기화)를 권장드리며 그럼에도 설치에 문제가 있다면 A/S 센터를 가야하는 상태입니다.
미루고 미뤄둔 PC정리는 결국 큰 똥이 될 뿐입니다;; 이번을 계기삼아 정리를 추천합니다.
만약 내PC가 문제인지 알고싶다면, Colab에서 동일한 작업을 진행한 후 동일 문제가 발생하는지 살펴보십시요.
Colab은 이상이 없는 클린 상태기 때문에 작동이 잘 된다면, PC문제라고 봐야 하겠죠?
Q. 도저히 내 PC에서 설치가 되지 않는다 살려주세요~
A. 인터넷은 되겠죠? 구글 클라우드(드라이브)가 파이썬을 설치 필요없이 사용할 수 있는 Colab 을 제공해줍니다.
마치 윈도우에 설치된 게임이나 메모장과 같이 구글 계정을 생성 후 구글 드라이브로 이동하여 그저 Jupyter Notebook 파일을 바로 생성해서 작업을 하면 됩니다.
단, Nbextensions/Contents 라던가 세부 기능은 지원되지 않습니다.
일단 설치할 필요없이 수업/과제를 하는데는 문제가 없을겁니다.
그러나 구글 드라이브 폴더 내에 강의내용도 업로드 하고 작업을 하고 다운로드하고 제출 하는 과정은 어려울 수 있습니다.
모든 수업은 Local PC 상태에서 진행하고 가이드 합니다.
구글 클라우드에서 제공하는 파이썬 기반 Jupyter Notebook은 Colab으로 불리고 아래 링크 내용 중 일부를 차례대로 진행하면 문제없을 겁니다.