BIGDATA PRACTICAL · MINIMAL REMOTE LAB

폴드8은 조종석.
VPS는 실행실.

빅데이터분석기사 실기용으로 딱 필요한 환경만 만든다. 폰에는 Termux, VPS에는 Python·JupyterLab·제출 검증기. Herdr·Orca·Docker는 나중이다.

01 폰에서 접속02 VPS에서 풀이03 CSV 실수 차단

한 장 구조도

JupyterLab은 VPS의 127.0.0.1에만 열고, 폴드8에서 SSH 터널로 접속한다. 공개 URL·Cloudflare Tunnel은 필요 없다.

30분 최소 세팅

A
폴드8에 Termux 설치
SSH와 터널링만 한다. 폰에서 대용량 패키지를 빌드하지 않는다.
```
pkg update -y
pkg install openssh git -y
```

VPS에 실기 전용 가상환경

시스템 Python을 건드리지 않고 ~/bigdata-practical/.venv 안에서만 실행한다.

mkdir -p ~/bigdata-practical && cd ~/bigdata-practical
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -U pip pandas numpy scipy scikit-learn statsmodels jupyterlab

C
JupyterLab은 localhost 전용
VPS에서 실행한 뒤, Termux가 8888 포트만 폰으로 가져온다.
```
# VPS
jupyter lab --no-browser --ip=127.0.0.1 --port=8888

# 폴드8 Termux (별도 창)
ssh -L 8888:127.0.0.1:8888 <VPS_USER>@<VPS_HOST>
```
브라우저 → http://127.0.0.1:8888 → Jupyter가 출력한 토큰 입력

제출 검증 루틴

유형 1

값 비교

중간 결과와 최종 답을 노트북 셀에서 출력해 조건 누락을 막아.

유형 2

CSV 자동 검사

행 수·ID 순서·컬럼명·NaN·확률 범위를 한 번에 검사해.

유형 3

해석 체크

p-value·계수·신뢰구간은 계산값과 문장 요구값을 분리해 확인해.

VPS · ~/bigdata-practical

python verify_submission.py \
  --test data/X_test.csv \
  --submission output/submission.csv \
  --id-col id \
  --target-col target \
  --probability

PASS  rows=512 · id order=ok · target=ok · null=0 · probability=ok

CSV 존재test와 행 수 동일ID 순서 일치index=FalseNaN / inf 없음확률 0~1

문제 한 세트 끝내는 순서

SSH 터널

→

Jupyter 풀이

→

CSV 생성

→

검증 PASS

→

Git 저장

지금 빼는 것

Herdr여러 에이전트 pane이 필요할 때Orca밖에서 에이전트 상태를 볼 때Docker환경 격리가 꼭 필요할 때폰 로컬 sklearnARM 빌드 이슈 대비 효용 낮음