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데이터 사이언스 데이터 분석

[데이터분석 필수] Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 대시보드

13명이 수강하고 있어요.

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48,510원

69,300원
지식공유자: Evan
총 167개 수업 (22시간 22분)
수강기한: 
12개월
수료증: 발급
난이도: 
입문
-
초급
-
중급이상
지식공유자 답변이 제공되는 강의입니다
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입문자를 위해 준비한
[데이터 분석, 프로그래밍 언어] 강의입니다.

Python 초보자의 눈높이에 맞춰 가장 쉽고 가장 실용적인 과정으로 기획된 입문 강의로 Streamlit을 활용한 직관적인 대시보드, 배포를 위한 Google Cloud Platform 등을 배웁니다.

✍️
이런 걸
배워요!
Python 머신러닝
Python 데이터분석
Python 웹크롤링
Python 대시보드

이런 분들께 추천드려요!

🎓
학습 대상은
누구일까요?
코딩을 처음 접하는 사람
취업 포트폴리오를 만들고 싶은 사람

안녕하세요
Evan 입니다.
Evan의 썸네일

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 총 167 개 ˙ 22시간 22분의 수업
이 강의는 영상, 수업 노트, 첨부 파일이 제공됩니다. 미리보기를 통해 콘텐츠를 확인해보세요.
섹션 2. 2단계 : Python 기초문법
Python 기초문법 - 이론 미리보기 08:48 Python Basic (기본문법) 익히기 - 주석처리 미리보기 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
섹션 3. 3단계 : 데이터 가공 - pandas
pandas 기본 이론 미리보기 12:17 Series, DataFrame 생성 미리보기 06:23
파일입출력(I/O) 08:19
loc 활용한 행과 열 추출 05:03
주요메서드 : describe(), value_counts(), rename() 06:47
주요메서드 : isin() 05:18
날짜데이터 다루기 - 1 06:50
날짜데이터 다루기 - 2 04:32
날짜데이터 다루기 - 3 (제6회 빅데이터 분석기사 기출 변형 예제) 04:46
Group By 연산 07:48
결측치 처리 (1) 10:51
결측치 처리 (2) 05:50
Pivot Table, Melt 07:39
강의자료
섹션 4. 4단계 : 데이터 시각화 - matplotlib, seaborn, and plotly
데이터 시각화 원리 미리보기 13:02 matplotlib + seaborn 기본 원리 미리보기 08:00
matplotlib 코드 실습 (1) - 선 그래프 17:30
matplotlib 코드 실습 (2) - 막대 그래프 27:29
seaborn 코드 실습 (1) - 선 그래프 05:38
seaborn 코드 실습 (2) - 박스플롯 & 이상치 처리 16:25
matplotlib and seaborn subplots 05:03
matplotlib & seaborn 시각화 심화 12:05
matplotlib 한글폰트 설정 10:31
plotly 소개 미리보기 09:46 plotly 그래프 작성 입문 미리보기 08:06
plotly API Reference 확인 05:29
plotly 그래프 업데이트 04:05
plotly Line Chart (plotly express) 04:22
plotly Bar Chart (graph_objects) 11:20
plotly butterfly Chart (graph_objects) 10:14
plotly BoxPlot Chart (plotly express) 02:07
plotly BoxPlot Chart (graph_objects) 09:18
plotly wrap up 09:10
강의 자료
섹션 5. 5단계 : Streamlit 기본문법 익히기
Streamlit 소개 및 주요 개념 미리보기 13:37 Streamlit Text Elements 미리보기 10:10 Streamlit st.markdown (1) 미리보기 07:22 Streamlit st.markdown (2) - HTML & CSS 미리보기 05:20
Streamlit HTML & JavaScript, Components API 05:49
Streamlit st.dataframe() & 세션 09:42
Streamlit st.metric() 06:32
Streamlit st.data_editor() & st.column_config 11:29
Streamlit 시각화 - matplotlib 03:41
Streamlit 시각화 - seaborn 02:54
Streamlit 시각화 - plotly 04:08
Streamlit input widgets - st.slider & st.button 08:13
Streamlit input widgets - st.checkbox 04:04
Streamlit input widgets - st.radio 04:33
Streamlit input widgets - st.selectbox & st.multiselect 06:20
Streamlit input widgets - st.slider with scikit-learn 06:25
Streamlit input widgets - text, date, and input widgets 06:25
Streamlit layout - st.sidebar 03:16
Streamlit layout - st.tabs & st.columns 06:41
강의 자료
섹션 6. 6단계 : Python 머신러닝 기본 예제 (Scikit-Learn)
Scikit-Learn 소개 및 머신러닝 주요 개념 미리보기 30:44 빅데이터 분석기사 2유형 예제 분류 미리보기 10:31 분류모형 예제 실습 (1) - tips 데이터 종속변수 처리 미리보기 07:07
분류모형 예제 실습 (2) - tips 데이터 scikit-learn pipeline 구축 11:41
분류모형 예제 실습 (3) - tips 데이터 scikit-learn Decision Tree 모델 실습 07:48
분류모형 예제 실습 (4) - tips 데이터 scikit-learn 평가지표 07:11
분류모형 예제 실습 (5) - tips 데이터 scikit-learn RandomSearch 13:51
Kaggle 소개 - House Price Prediction 미리보기 08:15
회귀모형 예제 실습 (1) - House Price Prediction, Preprocessing (Simple Imputer) 09:16
회귀모형 예제 실습 (2) - House Price Prediction, Decision Tree Regressor 05:44
회귀모형 예제 실습 (3) - House Price Prediction, RandomSearchCV & 결과 제출 05:40
시계열 이론 리뷰, ACF, PACF, ADF 검정 미리보기 10:35
시계열 ACF, PACF, ADF 검정 실습 - airline 데이터셋 07:38
시계열 Prophet Model 실습 - airline 데이터셋 10:22
시계열 LightGBM 실습 with sktime (1) - Nile 데이터셋 10:08
시계열 LightGBM 실습 with sktime (2) - Nile 데이터셋 07:14
시계열 AutoARIMA 실습 with sktime - 테슬라 주식데이터 16:28
시계열 NaiveForecaster 실습 with sktime - 테슬라 주식데이터 05:36
강의자료
섹션 7. 7단계 : 지리공간 데이터 (GeoPandas) 가공 및 시각화
지리공간 데이터 기본 개념 미리보기 09:15 GeoPandas 설치 미리보기 05:45
GeoPandas 데이터 불러오기 08:25
GeoPandas 기본문법 08:31
GeoPandas 데이터 매핑 05:27
GeoPandas 한반도 지도 시각화 08:28
강의자료
섹션 8. 8단계 : API Crawling & Web Crawling
크롤링 개요 미리보기 10:50 Selenium 설치 및 테스트 미리보기 08:28
Requests, BeautifulSoup4 설치 및 테스트 01:59
크롤링을 위한 HTML 기본 개념 미리보기 04:53
Beautifulsoup 텍스트 추출 연습 05:49
벅스뮤직 노래제목 Top 100개 추출 06:12
삼성전자 주식차트 추출 (다중 페이지) 10:10
뽐뿌 게시판 추출 (Selenium 활용) 05:42
뽐뿌 게시판 다중 페이지 추출 (Selenium 활용) 09:49
서울 열린데이터 광장 API 인증키 신청 05:52
서울시 부동산 실거래가 데이터 수집 (JSON) 12:29
서울시 부동산 실거래가 데이터 수집 (XML) 06:03
서울시 부동산 실거래가 수집 (JSON), 1000개 이상 06:18
서울시 부동산 실거래가 수집 강의 코드 (영상 없음)
공공데이터 포털 소개 및 인증키 발급 08:23
공공데이터 국토교통부 아파트 매매 실거래가 크롤링 05:07
공공데이터 국토교통부 아파트 매매 실거래가 크롤링 소스코드 (영상 없음)
강의 자료
섹션 9. 9단계 : Streamlit 실전 프로젝트 예제
프로젝트를 위한 19개 주요 라이브러리 설치 (requirements.txt) 미리보기 07:33 대시보드 개발원칙 10가지 미리보기 12:56
환경변수를 이용한 데이터 수집 (python-dotenv) 06:42
홈 화면 꾸미기 (streamlit-option-menu) 03:38
데이터 불러오기 (st.cache_data) 03:21
Home 화면 꾸미기 심화 09:46
EDA HOME 화면 꾸미기 07:08
EDA 시각화 차트 구현하기 (plotly) 09:13
EDA 기초통계 및 차이검정 (이론) 18:54
EDA 기초통계 및 차이검정 (실습) 09:29
EDA 상관분석 (이론) 07:41
EDA 상관분석 (실습 - 기본) 06:19
EDA 상관분석 (실습 - 응용) 05:55
EDA 통계 대시보드 구현 (차이검정 & 상관분석) 13:22
EDA 회귀분석 (이론) 16:01
EDA 회귀분석 (실습) 09:17
EDA 통계 대시보드 구현 (회귀분석) 08:51
대한민국 최신 행정구역 (SHP) & QGIS 설치 04:28
QGIS를 활용한 서울특별시 자치구 추출 09:21
좌표계 변환 및 서울특별시 시각화 05:14
부동산 & 지도 데이터 병합 및 자치구 별 아파트 평균가격 지도 시각화 08:10
지도시각화 Streamlit 배포 (matplotlib & plotly) 15:38
Streamlit App Gallery 소개 05:14
주거타입별 예측모델 구현 (prophet) 09:22
서울특별시 자치구별 아파트 예측모델 구현 (prophet) 10:22
부동산 예측 페이지 Home 화면 꾸미기 04:45
부동산 예측 페이지 주거타입별 화면 꾸미기 05:08
부동산 예측 페이지 자치구별 아파트 평균가격 예측 화면 꾸미기 05:09
부동산 예측 페이지 자치구별 아파트 평균가격 예측 데이터 CSV 다운로드 10:35
강의자료
대시보드 최종 Demo 02:06
섹션 10. 10단계 : Streamlit 대시보드 배포
Streamlit 배포방법 Preview 미리보기 03:33
Streamlit 배포준비 - Github 연동 10:53
Streamlit 배포 1차 15:31
Streamlit 배포 2차 - 한글폰트 추가 14:53
배포 소스코드
섹션 11. 11단계 : Google Cloud와 Github Actions을 활용한 배포 (3월 31일 이전 완료 예정)
섹션 12. (보너스) 취업준비생 포트폴리오 준비 (3월 31일 이전 완료 예정)
[포트폴리오] Github 포트폴리오 작성법 소개 미리보기 11:46
[포트폴리오] Github 포트폴리오 작성법 실습 (1) 17:52
[포트폴리오] Github 포트폴리오 작성법 실습 (2) 28:33
섹션 13. (보너스 - Streamlit)
Streamlit에서 API Key 숨기기 (secrets.toml) 16:00
Streamlit Multipages (1) - Documentation 14:11
섹션 14. (보너스 - Statistics)
Python 회귀분석 (범주형 데이터, statsmodels) 09:18
섹션 15. (보너스 - Excel)
Excel에서 MySQL DB 연동하기 15:27
Excel에서 Python 사용하기, Python In Excel 21:36
강의 게시일 : 2024년 02월 08일 (마지막 업데이트일 : 2024년 02월 29일)
수강평
수강생분들이 직접 작성하신 수강평입니다.
아직 평가를 충분히 받지 못한 강의 입니다.
모두에게 도움이 되는 수강평의 주인공이 되어주세요!😄️️