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파이썬 시각화와 대시보드 실전 (Seaborn과 PlotlyDash 활용) Part.1

이 과정은 데이터 시각화의 핵심 도구인 Seaborn과 대화형 대시보드를 구축하는 plotly/Dash를 활용하여, 실무에 바로 적용 가능한 시각화 역량을 키우는 데 초점을 둡니다. 다양한 실습을 통해 인사이트 중심의 시각 자료 제작과 웹 기반 대시보드 구현 능력을 함께 향상시킬 수 있습니다.

1명 이 수강하고 있어요.

  • 유용한IT학습
데이터시각화
python
대시보드
seaborn
PythonSeaborn

이런 걸 배울 수 있어요

  • Seaborn 함수 활용으로 다양한 그래프를 직접 그릴 수 있어요

  • 데이터를 시각화해 인사이트를 빠르게 파악할 수 있어요

파이썬 시각화와 대시보드 실전 (Seaborn과 PlotlyDash 활용)
Part.1 Seaborn

데이터를 ‘보이게’ 만드는 첫걸음, Seaborn으로 시각화 기초를 다지세요.

이 과정은 데이터 시각화의 핵심 도구 Seaborn을 중심으로, 실무에서 바로 활용 가능한 시각화 역량을 기르는 데 초점을 둡니다.
Seaborn의 구조와 Matplotlib의 차이를 이해하고, 다양한 시각화 함수를 직접 실습하면서 데이터를 시각적으로 해석하고 전달하는 감각을 키웁니다.

이 강의는 ‘파이썬 시각화와 대시보드 실전’ 시리즈의 첫 단계로,
Part 2에서는 Seaborn의 고급 객체(FacetGrid, PairGrid, JointGrid)를 활용한 응용 시각화를,
Part 3와 Part 4에서는 Plotly와 Dash를 이용한 대화형 대시보드 구축까지 이어집니다.


🎯 학습 목표

  • Seaborn 실습 환경을 직접 구성하고 사용할 수 있습니다.

  • Matplotlib과 Seaborn의 관계 및 구조적 차이를 이해합니다.

  • Figure-level / Axes-level 함수의 특성과 활용 방법을 익힙니다.

  • 실무에 적용 가능한 데이터 시각화 기본기를 완성합니다.



⚙️ 다루는 툴

  • Python

  • Seaborn / Matplotlib



📂 커리큘럼

섹션 1. 개발 환경 설치

시각화 실습을 위한 개발 환경을 준비하고 구성합니다.

섹션 2. Seaborn 라이브러리 개요

Seaborn의 전체 구조와 주요 기능을 파악하고, 기본적인 사용법을 익힙니다.

섹션 3. 시각화 함수의 이해 (Axes-level vs. Figure-level)

Seaborn 시각화 함수의 구조적 분류를 이해하고, 각 방식의 특징과 사용법을 익힙니다.


✅ 확인 사항

  • 이 강의는 강사의 질문/답변을 제공하지 않습니다.

  • 강의 자료 및 교안은 각 섹션의 첫번째 수업 [수업 자료]에서 다운로드 받을 수 있습니다.

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학습 대상은
누구일까요?

  • 파이썬을 공부하고 싶은 사람

  • 시각자료를 제작하고 싶은 사람

  • 향후 Plotly/Dash 대시보드 제작으로 확장하고 싶은 학습자

안녕하세요
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수강평

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강의 평점

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커리큘럼

전체

15개 ∙ (8시간 51분)

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