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데이터 분석

Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 (feat. 빅데이터 분석기사 실기 준비)

Python 초보자의 눈높이에 맞춰 가장 쉽고 가장 실용적인 과정으로 기획된 입문 강의로 Streamlit을 활용한 직관적인 대시보드, 배포를 위한 Google Cloud Platform 등을 배웁니다. 또한, 빅데이터 분석기사 실기 준비도 같이 할 수 있습니다.

(4.1) 수강평 9개

수강생 109명

PythonstreamlitScikit-LearnPandas웹 크롤링
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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 프로그래밍 언어] 강의입니다.

이런 걸
배워요!

  • Python 머신러닝

  • Python 데이터분석

  • Python 웹크롤링

  • Python 대시보드

  • 빅데이터 분석기사

강의 주제 및 목표 💎

1. 데이터 과학에 필요한 Python 기초 문법을 배웁니다.

2. 대시보드 Open Source인 Streamlit 기초 문법을 배웁니다.

3. 머신러닝의 기본기를 다지고 시계열에 대해 배웁니다.

4. 배포를 위한 Google Cloud Platform을 배웁니다.

  1. 빅데이터 분석기사 실기를 같이 준비할 수 있습니다.

이런 분들께 이 강의를 강력 추천합니다! 🔑

데이터분석을 처음 배워 어떻게 해야할지 망설이며 눈물을 흘리는 사람이다.

데이터 분석 처음 배우는 건데 어디서부터 어떻게 시작해야 하나?

찐문과생으로 데이터과학을 어떻게 배워야 하는지 난감한 표정을 짓고 있다.

찐문과생인데 데이터과학을 배우고 싶은데 이게 가능할까?

취준생으로 데이터분석 포트폴리오를 만들고 싶어하는 안절부절한 표정이다.

데이터분석 포트폴리오 만들고 싶은데 어디서부터 손을 대야하지?

  • 데이터 분석을 이제 막 발을 들인 입문자

  • 어디서부터 무엇을 해야 하는지 망설이는 비전공자

  • 데이터 분석으로 경력을 전환하고 싶은 취준생

이 강의는 Streamlit으로 프로젝트
한방에 끝내기 with 파이썬을 기반으로 진행됩니다 !

강의를 준비하면서 강사님이 강의를 준비하게 된 계기와 앞으로의 발전 가능성을 인터뷰한 내용이다. 또한 관련 서적을 넣었다.

이 교재는 파이썬 오픈소스 라이브러리인 Streamlit으로 다양한 데이터 시각화를 구현한 프로젝트를 한방에 끝낼 수 있는 방법을 한 권에 담았습니다. Python, Pandas, 웹 크롤링, Scikit-Learn, streamlit 등 다양한 대시보드와 예제를 만나볼 수 있답니다.

이 교재는 데이터 분석가를 희망하는 모든 분에게 양질의 가이드가 될 것입니다.

*교재 구입은 필수가 아닙니다. 

누적판매

이 강의에서 배우는 것📚

  • Python 기초 문법을 기본으로 아래 6가지 항목을 학습합니다.


첫째, 데이터 과학 주요 라이브러리
pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, prophet, lightGBM

둘째, 지리공간분석 입문
특정위치 또는 지리적 영역과 연관된 데이터를 사용하는 분석

셋째, 공공데이터 API 크롤링
파이썬을 활용해 공공데이터포털의 데이터를 데이터프레임에 저장하고 시각화를 통해 분석

넷째, Streamlit 대시보드
Python Streamlit으로 쉽고 간단하게 하지만 정확한 데이터 대시보드 만들기

다섯째, GitHub, Git, GitHub Action
GitHub 설치, 연동, 활용

여섯째, Google Compute Engine, Google BigQuery

이 강의의 구성을 소개합니다 💻

Python Streamlit을 활용한 다양한 예제가 담겨 이 강의!

0204_Streamlit_인프런

단계별로 기본 개념에 충실하며 다양한 실습과제로 데이터분석가가 되어보세요!
강의 목록에 나온 강의 외에도 추가적으로 강의는 업로드 될 예정입니다. 기대해주세요 🥨

오직 인프런 강의에서만✨

제공되는 혜택을 놓치지 마세요.

수강 전 확인해주세요!!

Youtube에서 무료로 제공되는 강의입니다!

이 강의는 darkgreenchloeJJ에서

모두 무료로 만나볼 수 있습니다.

유투브 영상 강의와의 주요 차별점 ✅

유투브 영상은 책을 구매한 독자들을 위한 용도입니다만, 가장 큰 차별점은 시청자들의 질의 응답은 받지 못합니다. 실제 책을 구매하지 않은 독자들의 질의 응답에 하나씩 모두 대응하기가 어려운 것이 사실입니다.

따라서, 차별점은 다음과 같습니다.

  • 인프런 환경을 통해서 질의 응답을 제공할 수 있는 것이 가장 큰 차별점입니다.

  • 강의 자료 슬라이드 및 그 외 책에 없는 보너스 강의들의 소스코드 및 강의 자료는 유투브에서는 제공하지 않습니다.

    실제로 본 강의에서 일부 튜토리얼(Selenium 등)은 교재에 없는 내용입니다.

💡강의 자료 및 소스코드

유투브 영상은 무료로 볼 수 있지만, 강의 자료 및 소스코드는 제공되지 않습니다. 따라서, 소스코드가 필요하거나 강의자료 슬라이드가 필요하신 분들은 꼭 수강하시길 권합니다.

💡친절하고 꼼꼼한 질의응답

유투브 영상에는 댓글을 운영하지 않습니다. 여러 질문들을 주시지만 다 답변을 드리기 어려운 부분이 있습니다. 본 강의를 통해서 질문 주시면 성심성의껏 답변을 드립니다.

앞으로도 꾸준히 발전하는 강의

현재 강의 구매를 망설이는 분들 한번 읽고 가세요.

  • 현재는 강의 갯수가 약 200여개 정도로 적은 편이지만, 앞으로 계속 늘어날 예정입니다.


  • Google Cloud 및 Github Actions 강의는 2024년 3월 31일 이전에 모두 촬영을 마무리하여 완료할 예정입니다. (완료 O)

  • Python 관련 강의 뿐 아니라 취업에 필수적인 다양한 강의들을 이 곳에서 계속 업데이트 할 예정입니다. 일종의 보너스 강의라고 생각해주면 좋습니다. 책에 한정된 내용이 아닌 다양한 컨텐츠로 계속 업데이트 할 예정입니다. 수강생들의 요구 조건을 수렴하여 취업과 관련된 내용은 계속 업데이트 할 계획을 가지고 있습니다.


    • 예시 : 깃허브 포트폴리오 및 PPT 포트폴리오 작성법

    • 예시 : 빅데이터 분석기사 실기 2024년 5월 31일 이전 촬영 예정

  • 샘플 강의가 마음에 들었다면 바로 지금 구매하시기를 바랍니다.

취업 준비생 여러분들!

🙇‍♀책이 나왔을 때와 마찬가지로 이 강의는 취업 준비생 분들을 위한 강의입니다.
진로 및 포트폴리오 관련으로 궁금한점이 있다면 언제든지 연락주시기 바랍니다.
장기적으로는 본 강의에서 프로젝트 포트폴리오, 블로그 등 다양한 방식의 강의로 취업 준비생분들을 Support 할 수 있는 강의 등도 업로드 하도록 하겠습니다.

수강 전, 확인해주세요! 

기초 문법부터 배우기 때문에 프로그래밍 경험이 꼭 필요하지는 않습니다.
이 강의와 함께 꾸준하게 공부할 수 있는 시간을 꼭 확보하셔서 함께 성장하길 바랍니다.

더 나은 강의를 위해🍒

🦋더 좋은 강의를 위해 강의 수강 후, 후기를 남겨주시면 최대한 반영해 영상을 업로드하겠습니다 !

🐣 'Evan님, 00 다른 예제도 올려주세요' 등 추가적으로 필요한 부분을 말씀해주시면 반영해 업로드하겠습니다 !

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

  • 코딩을 처음 접하는 사람

  • 취업 포트폴리오를 만들고 싶은 사람

  • 빅데이터 분석기사 실기 준비하고 싶은 사람

안녕하세요
Evan입니다.

수강생 수

109

수강평 수

9

강의 평점

4.1

강의 수

1

안녕하세요,

현재 국민대학교 비즈니스IT전문대학원에서 박사과정을 진행하고 있으며, 취업준비생들의 취업을 진심으로 돕기 위한 강의와 재직자들을 대상으로 R, Python, SQL, Excel, Tableau 등 분석과 관련된 강의로 밥벌이를 하고 있는 Evan입니다. 이제 만 3년이 되었는데, 국방부, 육군본부, 하나금융에서 단기강의로 강의를 시작한 이래로 다양한 기관(한국IT비즈니스협회, 한국능률협회, 한국소프트웨어기술진흥협회, 삼육대 등)에서 강의를 진행하였습니다. 현재는 2023년부터 위 기관 외에도 멀티캠퍼스에서 강의를 하나 맡아서 장기적으로 취업 준비생을 대상으로 교육을 진행하고 있습니다.

커리큘럼

전체

230개 ∙ (32시간 58분)

수업 자료

가 제공되는 강의입니다.

강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

아직 충분한 평가를 받지 못한 강의입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!