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

Name: Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 (feat. 빅데이터 분석기사 실기 준비)
Price: 69300 KRW

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.

(4.3) 수강평 12개

수강생 119명

Evan

Python streamlit Scikit-Learn Pandas 웹 크롤링

입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 프로그래밍 언어] 강의입니다.

이런 걸 배울 수 있어요

Python 머신러닝
Python 데이터분석
Python 웹크롤링
Python 대시보드
빅데이터 분석기사

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.

개정2판을 업데이트 하였습니다. (Python 클래스, Streamlit 새로운 기능 소개, Cursor AI 사용법)
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.

이런 분들께
추천드려요!

학습 대상은
누구일까요?

코딩을 처음 접하는 사람
취업 포트폴리오를 만들고 싶은 사람
빅데이터 분석기사 실기 준비하고 싶은 사람

안녕하세요
Evan입니다.

119

명

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4.3

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강의 평점

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강의

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

243개 ∙ (34시간 20분)

해당 강의에서 제공:

수업자료

섹션 1. 강의소개

2개 ∙ (10분)

섹션 2. 1단계 : Python 개발환경설정

8개 ∙ (44분)

Python Installation (Windows 11)
03:53
Visual Studio Code 설치 (Windows 11)
06:53
Anaconda 설치 (Windows 11)
06:38
Miniconda 설치 (Windows 11)
03:52
Github (Windows 11)
03:56
Git 설치 (Windows 11)
06:39
Git 활용 (Windows 11)
06:31
가상환경 설치 (virtualenv)
05:58

섹션 3. 2단계 : Python 기초문법

22개 ∙ (2시간 43분)

Python 기초문법 - 이론
08:48
Python Basic (기본문법) 익히기 - 주석처리
04:08
Python Basic (기본문법) 익히기 - 원시데이터타입
06:55
Python Basic (기본문법) 익히기 - 사칙연산 및 연산자
11:25
Python Basic (기본문법) 익히기 - String 인덱싱, 슬라이싱
10:54
Python Basic (기본문법) 익히기 - String 주요 메서드
08:14
Python Basic (기본문법) 익히기 - List 인덱싱, 슬라이싱
07:11
Python Basic (기본문법) 익히기 - List 주요 메서드, 수정, 삭제
10:25
Python Basic (기본문법) 익히기 - Tuple
06:08
Python Basic (기본문법) 익히기 - Dictionary
06:49
Python Basic (기본문법) 익히기 - IF 조건문
05:07
Python Basic (기본문법) 익히기 - For Loop 반복문
10:07
Python Basic (기본문법) 익히기 - while loop 반복문
04:52
Python Basic (기본문법) 익히기 - 사용자 정의 함수
06:44
강의자료
Python Basic (기본문법) 익히기 - 클래스 기본개념 (개정2판)
13:36
Python Basic (기본문법) 익히기 - 클래스 상속과 메서드 오버라이딩 (개정2판)
09:48
Python Basic (기본문법) 익히기 - 클래스 영화 배경설명 (개정2판)
05:32
Python Basic (기본문법) 익히기 - 클래스 영화 코드 실습 (개정2판)
09:11
Python Basic (기본문법) 익히기 - 클래스 실전예제 시연 (개정2판)
05:49
Python Basic (기본문법) 익히기 - 클래스 영화 실전예제 구현 (개정2판)
11:17
Python 클래스 강의자료 (개정2판)

섹션 4. 3단계 : 데이터 가공 - pandas

14개 ∙ (1시간 32분)

섹션 5. 4단계 : 데이터 시각화 - matplotlib, seaborn, and plotly

20개 ∙ (3시간 9분)

섹션 6. 5단계 : Streamlit 기본문법 익히기

26개 ∙ (2시간 30분)

섹션 7. 6단계 : Python 머신러닝 기본 예제 (Scikit-Learn)

19개 ∙ (3시간 5분)

섹션 8. 7단계 : 지리공간 데이터 (GeoPandas) 가공 및 시각화

7개 ∙ (45분)

섹션 9. 8단계 : API Crawling & Web Crawling

18개 ∙ (1시간 48분)

섹션 10. 9단계 : Streamlit 실전 프로젝트 예제

31개 ∙ (4시간 11분)

섹션 11. 10단계 : Streamlit 대시보드 배포

5개 ∙ (44분)

섹션 12. 11단계 : Google Cloud와 Github Actions을 활용한 배포

25개 ∙ (3시간 26분)

섹션 13. (보너스) 취업준비생 포트폴리오 준비

4개 ∙ (1시간 28분)

섹션 14. (보너스 - Streamlit)

4개 ∙ (48분)

섹션 15. 보너스 강의 : 빅데이터분석기사실기 - 작업1유형 (기출문제유형 복원)

9개 ∙ (1시간 52분)

섹션 16. 보너스 강의 : 빅데이터분석기사실기 - 작업2유형 (기출문제유형 복원)

4개 ∙ (54분)

섹션 17. 보너스 강의 : 빅데이터분석기사실기 - 작업3유형 (기출문제유형 복원)

20개 ∙ (3시간 11분)

섹션 18. (보너스 - Excel)

2개 ∙ (37분)

섹션 19. SQL 강의 준비 중

2개 ∙ (20분)

섹션 20. 기타

1개 ∙ (14분)

강의 게시일: 2024. 02. 07.

마지막 업데이트일: 2025. 02. 14.

수강평

전체

12개

4.3

12개의 수강평

₩69,300

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