경영정보시각화능력 실기 태블로 퀵스타트!
루비네 코딩
경영정보시각화능력 실기 시험에 필요한 태블로 (Tableau) 시각화 툴에 대해서 알아봅니다. 더 이상 주저하지 말고 도전해 보세요!
Beginner
빅데이터, Tableau
실전 프로젝트로 배우는 데이터 앱 만들기 with Python & Streamlit
5개의 실전 프로젝트를 통해서 데이터/머신러닝 웹 애플리케이션 개발 방법을 배웁니다. Python과 Streamlit으로 웹 애플리케이션을 쉽고 빠르게 제작하고 배포할 수 있습니다. (2025년/6월 업데이트)
먼저 경험한 수강생들의 후기
먼저 경험한 수강생들의 후기
5.0
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Jang Jaehoon
6% 수강 후 작성
좋은 강의 감사합니다!
5.0
clearks
6% 수강 후 작성
웹페이지를 구성하기 위해서 Python과 Streamlit을 같이 공부할 수 있게 구성된 것 같습니다.
5.0
ejjung75
60% 수강 후 작성
처음부터 끝까지 빼놓지 않고 이론, 실습해보니 도움이 많이 됐습니다. 저는 국비로 진행되는 파이썬 데이터 분석/AI 단기 과정을 수강한 적이 있는데요, 별로 좋은 경험은 아니었고 프로젝트도 망작이라 조금은 아픈기억으로 남았어요. 그래서 내 페이스로 배울 수 있는 온라인강의를 수강하기로 했습니다. 섹션 1~2를 미리보기로 오픈해 주셔서 꼼꼼히 보고 고민 없이 결제했습니다^^ 다음과 같이 짤막하게 프로젝트 리뷰해 보았습니다. 1. 주식가격 데이터 시각화 프로젝트: 쉽게 따라갈 수 있어서 좋았습니다. 캔들차트 시각화 기법은 앞으로 유용하게 활용할 수 있을 것 같아요. 2. 뉴스 키워드 시각화 프로젝트: 크롤링, 자연어처리, 시각화를 한 개의 프로젝트로 배울 수 있어서 너무 좋았어요. 3. To Do App: 파이썬으로 이런 것도 만들 수 있었는지 처음 알았습니다. 조금 색다른 유형의 프로젝트 같아서 좋았어요. 4. 시계열 예측 프로젝트: 다양한 시계열 예측 방법을 리뷰해 주셔서 좋았습니다. 5. 컴퓨터 비전 (가위 바위 보) 프로젝트: 컴퓨터 비전의 원리를 잘 설명해 주셔서 너무 좋았어요. 장황하지도 않고 난이도도 적당합니다. Django 배우려고 여러번 시도했지만 너무 어려워서 포기했는데요, Streamlit으로 쉽게 머신러닝 앱을 배포할 수 있어서 너무 좋습니다.
수강 후 이런걸 얻을 수 있어요
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
컴퓨터 비전 가위바위보 앱
이 강의를 만든 사람
루비네 코딩 - James 쌤 (일리노이대 PhD)
- 현) H 리서치 연구소장
- 전) 양자컴퓨터 연구소 연구원
- 전) 핵물리 연구소 연구원
- 전) 삼성 계열사 엔지니어
- 최근 10 여년간 인공지능, 빅데이터, 블록체인 강의 & 컨설팅
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)
1,310
명
수강생
78
개
수강평
11
개
답변
4.8
점
강의 평점
7
개
강의
커리큘럼
전체
53개 ∙ (9시간 19분)
해당 강의에서 제공:
수업자료
1. 개요.
05:11
2. 개발 환경 설정.
07:30
3. 가상 환경 구성.
07:47
4. 프로젝트 쇼케이스.
06:36
5. 라이브러리 버전 안내.
02:49
7. 텍스트 출력 방법.
19:21
8. 데이터 출력 방법.
06:55
9. 미디어 출력 방법.
04:43
11. 상태 표시 방법.
05:53
12. 스크린 레이아웃.
24:20
13. 파일 올리기와 내려 받기.
09:50
14. 웹 앱에서 시각화 출력하기.
18:58
16. 캐시.
15:14
17. 폼 (Form) 활용.
07:39
18. 테마 설정.
07:50
19. 세션 상태.
09:24
20. 유저 인증.
18:38
강의 게시일:
마지막 업데이트일:
수강평
전체
9개
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