초급자를 위해 준비한
[데이터 분석, 웹 개발] 강의입니다.
이런 걸
배워요!
데이터 시각화 애플리케이션 개발
머신러닝 활용 웹 애플리케이션 개발
쉽고 빠른 웹 애플리케이션 제작과 배포 with Python & Streamlit
파이썬 200% 활용하고 싶다면?
데이터 앱 프로젝트 만들고 실력 Up!
쉽고 빠르게 시작하는
데이터/머신러닝 앱 프로젝트
- ✅ 프로젝트를 통해서 개발 역량을 기르고 싶어요.
- ✅ 실용적인 웹 앱을 만들어 배포해보고 싶어요.
- ✅ 데이터/머신러닝 포트폴리오 프로젝트를 만들어 공개하고 싶어요.
- ✅ 주변 사람들과 공유할 웹 앱을 만들어 협업과 소통의 도구로 사용하고 싶어요.
혹시 여러분의 고민은 아닌가요?
Django, Flask 같은 파이썬 기반 웹 프레임워크를 배우려고 했는데 어렵고, 시간도 너무 오래 걸리는 것 같아요.
파이썬은 조금 배웠는데 나 혼자서 프로젝트는 아무래도 무리 같아요. 이걸로 대체 뭘 할 수 있는지 막막하기만 해요.
머신러닝 알고리즘은 줄줄이 배워 보았는데, 막상 자신있게 사용할 수 있는 건 하나도 없어요.
Colab, Jupyter Notebook만으로 하는 데이터 분석이나 시각화는 식상하게 느껴져요.
👉 이 강의에서는 파이썬(Python) 오픈소스 라이브러리, Streamlit을 사용해 총 5개의 데이터 시각화 웹 애플리케이션을 직접 만들어 봅니다.
이 강의에서는
이런 내용을 배워요.
쉬운 것부터 차근차근 이론 2 : 실습 8
쉬운 프로젝트부터 난이도별 구성
실습 코드 46개 + 슬라이드 160페이지 제공
- 💡 Streamlit의 기초부터 고급 기능까지 다루게 됩니다.
- 💡 데이터 분석, 시각화, 머신러닝에 대한 자신감을 얻게 됩니다.
- 💡 프로젝트 기획과 수행에 대한 자신감을 기릅니다.
- 💡 생생한 프로젝트 산출물을 만들어 보면서 다방면의 경험과 실무 지식을 습득합니다.
- Python의 Streamlit 라이브러리 활용 방법
- 웹 앱을 만들고 배포하는 방법
- 데이터 기반의 시각화 앱/머신러닝 앱 구현
- 위젯(Widget)을 사용해서 유저 입력을 받고 반응하는 웹 앱 개발
- 탭, 컬럼, 엑스팬더 등을 활용한 웹 페이지의 레이아웃 구현
- 캐시, 폼, 세션 상태, 유저 인증 등을 활용한 웹 앱 동작 구현
- 웹 앱 제작에 유용한 서드 파티 라이브러리
- HTML & CSS로 새로운 컴퍼넌트 생성
- 지리 정보 시각화 (Folium 라이브러리)
- 캔들차트, 워드클라우드 등 다양한 유형의 시각화
- WebCam 사용 방법
- 자연어 데이터를 웹 크롤링으로 획득하는 법
- 자연어 데이터의 분절, 정규화, 전처리
- 지수평활화와 자기회귀 모형으로 시계열 예측
- Mediapipe와 OpenCV의 기능을 활용해 구현하는 자세 인식 머신러닝 모형
주식가격 캔들차트/트레이딩 시그널 시각화 앱
뉴스 키워드 워드클라우드 시각화 앱
할 일 관리(To-Do) 앱
주식 가격 예측 머신러닝 앱
프로젝트 #5
컴퓨터 비전 가위바위보 앱
이 강의를 만든 사람
루비네 코딩 - James 쌤 (PhD)
- S사, K사, L사, P사 등 국내 유수 기업 사원 대상 강의
- K-Digital Training, ICT 이노베이션 스퀘어, 청년취업 아카데미, 4차산업 인재 양성 프로그램 등 취준생 대상 강의와 멘토링
- SIC 인공지능 강의 설계
- 최근 10 여년간 활발한 창업, 강의, 컨설팅 활동
Q&A 💬
Q. 이런 걸 배워두면 어떤 점이 좋을까요?
그동안 어렵게 배워둔 코딩 실력, 내 머리 속에만 꼭꼭 숨겨두긴 너무 아깝죠? 내가 만든 데이터/머신러닝 앱을 배포해서 다른 사람들과 공유하다 보면 새로운 가치와 기회를 만들 수 있습니다.
Q. 웹 개발 선수지식이 필요한가요?
본 교육과정은 웹 개발 경험이 없는 수강생을 대상으로 합니다. 하지만 HTML과 CSS에 대해서 초보적인 지식이 있으면 이해에 도움이 됩니다.
Q. Python은 어느 정도 알고 있어야 하나요?
리스트와 딕셔너리의 차이점을 정확하게 알고 있고 제어구조, 사용자 정의 함수, 클래스에 대해서 이해하고 있는 수준이면 충분합니다.
Q. Python 라이브러리 지식은 어느 정도 필요한가요?
Numpy, Pandas, Matplotlib이 무엇을 위한 라이브러리인지 알고 있는 수준이어야 합니다.
Q. 머신러닝은 어느 정도 알고 있어야 하나요?
머신러닝 관련해서는 속성 리뷰가 제공됩니다. 시계열 예측과 컴퓨터 비전의 원리에 대한 강의도 별도로 제공합니다. Scikit-Learn이 제공하는 머신러닝 알고리즘 두어 가지 정도를 기억해 낼 수 있다면 OK입니다.
Q. 실습에 필요한 사양이 있나요?
모든 실습은 Windows 및 macOS에서 가능합니다. Anaconda와 Visual Studio Code를 설치하고 실행할 수 있을 정도의 컴퓨터 사양이면 충분합니다.
이런 분들께
추천드려요!
학습 대상은
누구일까요?
Python 으로 포트폴리오 프로젝트를 하고 싶어요.
데이터/머신러닝 앱을 만들어서 공유하고 협업하고 싶어요.
Django 너무 어려워요 ㅠㅠ 더 쉬운 것 없어요?
최소의 시간과 노력으로 웹 앱을 만들어서 배포하고 싶어요.
선수 지식,
필요할까요?
Python 언어 (입문 수준)
데이터 시각화에 대한 이해 (입문 수준)
머신러닝 알고리즘에 대한 이해 (입문 수준)
안녕하세요
루비네 코딩입니다.
수강생 수
428
수강평 수
15
강의 평점
4.9
강의 수
4
루비와 James 쌤이 만들어가는 코딩교실입니다.
루비는 먹고 자는 것이 취미이며 호기심 많은 시츄 여아 입니다.
많은 관심 부탁해요~~ 😊 🙇♂️ 🙏
커리큘럼
전체
53개 ∙ (9시간 21분)
가 제공되는 강의입니다.
개요.
05:34
개발 환경 설정.
08:07
가상 환경 구성.
08:20
프로젝트 쇼케이스.
07:02
라이브러리 버전 안내.
02:55
텍스트 출력 방법.
19:21
데이터 출력 방법.
06:55
미디어 출력 방법.
04:43
위젯(Widget) 사용 방법.
21:00
상태 표시 방법.
05:53
스크린 레이아웃.
24:20
파일 올리기와 내려 받기.
09:50
웹 앱에서 시각화 출력하기.
18:58
시각화 앱 실습 – 미니프로젝트.
12:37
캐시.
15:14
폼 (Form) 활용.
07:39
테마 설정.
07:50
세션 상태.
09:24
유저 인증.
18:38
라이브러리 활용 – PART 1.
10:54
라이브러리 활용 – PART 2.
13:14