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파이썬 시각화와 대시보드 실전 (Seaborn과 PlotlyDash 활용) Part.3

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
대시보드
plotly
python
PythonPlotlyplotly-dash

이런 걸 배울 수 있어요

  • Plotly의 핵심 구성 요소인 Trace와 Layout의 작동 원리를 이해할 수 있어요.

  • 그래프의 제목, 축, 범례, 색상 등 세밀한 디자인을 설정할 수 있어요.

  • 여러 그래프를 하나의 Figure에 효과적으로 배치할 수 있어요.

파이썬 시각화와 대시보드 실전 (Seaborn과 PlotlyDash 활용)
Part.3 Plotly

Plotly의 핵심 구성요소를 익혀 인터랙티브(Interactive) 시각화의 기본기를 다져요!

Part 1-2에서 Seaborn을 활용한 정적(Static) 시각화의 기초와 응용을 다뤘다면,
Part 3부터는 동적(Interactive) 시각화 라이브러리인 Plotly의 세계로 들어갑니다.

이 강의에서는 Plotly의 핵심 구성 요소인 Trace(데이터)와 Layout(디자인)을 이해하고,
빠른 시각화를 위한 plotly.express와 세밀한 제어를 위한 plotly.graph_objects 두 가지 방식을 모두 학습합니다.

또한 update_layout을 통해 그래프의 모든 시각적 요소를 제어하는 방법을 익힙니다.
이 강의를 마치면 Plotly를 활용한 기본 차트 생성과 레이아웃 커스터마이징이 가능해지며,
다음 Part 4에서 배울 고급 차트와 Dash 대시보드 구현을 위한 초석을 다지게 됩니다.


🎯 학습 목표

  • Plotly의 주요 구성 요소(Trace, Layout)와 작동 방법에 대해 이해합니다.

  • plotly.express 방식과 plotly.graph_objects 방식의 차이를 이해하고 적절히 활용할 수 있습니다.

  • update_layout() 메서드를 사용하여 전체 레이아웃을 설정/변경할 수 있습니다.

  • make_subplots()를 사용하여 여러 개의 trace를 하나의 figure에 배치할 수 있습니다.



⚙️ 다루는 툴

  • Python

  • Plotly

📂 커리큘럼

섹션 1. Plotly - 시각화 구성요소, plotly.express

Plotly의 핵심 구성요소를 이해하고, plotly.express와 make_subplots 사용법을 실습합니다.

1. 시각화 구성요소
2. Trace
3. subplot 생성
4. plotly.express - 1
5. plotly.express - 2


섹션 2. Plotly - layout

update_layout 메서드를 활용해 차트의 세부 디자인을 제어하는 방법을 학습합니다.

1. layout (title)
2. layout (axis)
3. layout (legend)
4. layout (color) - 1
5. layout (color) - 2
6. layout (Annotation)
7. layout (Shape)


✅ 확인 사항

  • 이 강의는 강사의 질문/답변을 제공하지 않습니다.

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

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • Seaborn, Matplotlib을 넘어 동적(Interactive) 시각화를 배우고 싶은 분

  • 향후 Plotly/Dash를 활용한 웹 대시보드 제작을 목표로 하는 분

안녕하세요
입니다.

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수강생

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수강평

4.6

강의 평점

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커리큘럼

전체

13개 ∙ (9시간 15분)

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마지막 업데이트일: 

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