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Data Analysis

Creating Dashboards Using Python Streamlit (feat. Preparing for Big Data Analytics Engineer Practical Exam)

This introductory course, designed to be the easiest and most practical for Python beginners, covers intuitive dashboards using Streamlit, Google Cloud Platform for deployment, and more. Additionally, you can also prepare for the 빅데이터 분석기사 practical exam.

(4.4) 13 reviews

125 learners

  • j2hoon856466
데이터시각화
streamlit
실습 중심
실습코드
Python
Scikit-Learn
Pandas
Web Crawling

Reviews from Early Learners

What you will learn!

  • Python Machine Learning

  • Python data analysis

  • Python web crawling

  • Python dashboard

  • Big Data Analysis Engineer

Lecture Topics and Objectives 💎

1. Learn the basic Python grammar required for data science.

2. Learn the basic syntax of Streamlit, an open source dashboard.

3. Build a foundation of machine learning and learn about time series.

4. Learn Google Cloud Platform for deployment.

  1. You can prepare for the Big Data Analyst practical exam together.

I highly recommend this course to these people! 🔑

I am a person who is learning data analysis for the first time and is in tears, wondering what to do.

I'm new to data analysis . Where and how should I start?

As a true liberal arts student, I am at a loss as to how to learn data science.

I'm a true liberal arts student and I want to learn data science. Is this possible?

This is a look of impatience on the face of a job seeker who wants to create a data analysis portfolio.

I want to create a data analysis portfolio , but where do I start?

  • I'm just getting started with data analysis. Beginner

  • Non-majors who are hesitant about where to start and what to do

  • Job seekers looking to transition into data analysis

This lecture is about project with Streamlit
 It's all done in one go with Python !

This is an interview with the instructor, who discussed his motivations for preparing the lecture and his potential for future development. Related books are also included.

This textbook covers a comprehensive approach to implementing various data visualization projects using Streamlit, an open-source Python library . You'll discover a variety of dashboards and examples, covering Python, Pandas, web crawling, Scikit-Learn, Streamlit, and more.

This textbook will serve as a quality guide for anyone aspiring to become a data analyst.

*Purchase of textbooks is not required.

👉 Textbook Purchase Link - https://bookk.co.kr/bookStore/67930908f3250118b233df2d (Revised 2nd Edition)

Cumulative sales

What you'll learn in this course 📚

  • Based on the basic Python grammar, you will learn the following six items.


First, the main data science libraries
pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, prophet, lightGBM

Second, Introduction to Geospatial Analysis
Analytics that use data associated with a specific location or geographic area

Third, crawling public data APIs
Using Python, data from the public data portal is stored in a data frame and analyzed through visualization.

Fourth, the Streamlit dashboard
Create simple yet accurate data dashboards with Python Streamlit.

Fifth, GitHub, Git, and GitHub Actions
Installing, integrating, and using GitHub

Sixth, Google Compute Engine and Google BigQuery

Introducing the structure of this lecture 💻

This course contains various examples using Python Streamlit!

0204_Streamlit_Inflearn

Become a data analyst by sticking to the basic concepts step by step and completing various practical tasks !
In addition to the lectures listed, additional lectures will be uploaded soon. Please look forward to it ! 🥨

Only in Inflearn lectures ✨

Don't miss out on the benefits offered.

Please check before taking the class!!

This lecture is available for free on YouTube !

This lecture is from darkgreenchloeJJ

All of them are available for free.

Key Differences from YouTube Video Lectures ✅

While YouTube videos are intended for readers who have purchased the book , the biggest difference is that they don't allow for Q&A from viewers. It's difficult to respond to every single question from readers who haven't actually purchased the book.

So, the differences are:

  • The biggest difference is that it can provide Q&A through the Inflearn environment .

  • The source code and lecture materials for the lecture slides and other bonus lectures not included in the book are not available on YouTube.

    In fact, some of the tutorials in this lecture (such as Selenium) are not included in the textbook.

💡 Lecture materials and source code

While YouTube videos are free to view, lecture materials and source code are not provided. Therefore, if you need source code or lecture slides, I strongly recommend taking the course .

💡 Friendly and thorough Q&A

We don't operate comments on YouTube videos. We receive many questions, but it's difficult to answer them all. If you have any questions during this lecture, please ask and we'll do our best to answer them .

A lecture that will continue to develop in the future

If you are currently hesitating to purchase the course, please read this.

  • Updated for the second edition (Python classes, new Streamlit features, Cursor AI usage)

  • Currently, the number of lectures is small at around 200, but this number is expected to continue to increase in the future.


  • The Google Cloud and Github Actions courses are scheduled to be filmed and completed by March 31, 2024. (Completed)

  • In addition to Python-related lectures, we will continue to update this site with various lectures essential for employment. Think of them as bonus lectures . We will continue to update the content with a variety of content, not just those contained in the book. We plan to continuously update employment-related content based on student needs.


    • Example: How to Create a GitHub Portfolio and PPT Portfolio

    • Example: Big Data Analyst Practical Exam Scheduled to be Filmed Before May 31, 2024

  • If you like the sample lecture, please purchase it now.


Job seekers!

🙇‍♀ Just like when the book came out, this lecture is for job seekers .
If you have any questions about your career path or portfolio, please feel free to contact us at any time .
In the long term, we will also upload lectures that can support job seekers through various methods such as project portfolios and blogs.

Please check before taking the class!

Programming experience is not necessary because you will learn from the basic grammar.
I hope you will make sure to set aside time to study consistently with this course so that we can grow together.

For better lectures 🍒

🦋 To make the lecture better, please leave a review after taking the lecture and I will reflect it as much as possible and upload the video!

🐣 If you tell me what you need additionally, such as 'Evan, please upload other examples', I will reflect it and upload it!

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Who is this course right for?

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Course

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.

Curriculum

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243 lectures ∙ (34hr 20min)

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    최규진

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    • Evan
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    이한울

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    • Evan
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      부족한 강의에 좋은 평가 주셔서 감사합니다.

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본 강의는 '파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1'의 후속 강의로서, part1 강좌가 introduction 느낌에 가까웠다면, part2는 실전 전략 구현과 퀀트 투자 개발의 전체 flow 경험이 중심이 되는 심화 강의입니다. 본 수업에서는 시계열 데이터를 다루는 advanced한 판다스(Pandas) 테크닉과, 이를 기반으로 하여 signal based 전략 및 다양한 주기별로 자산의 비중을 조절해야 하는 정적/동적 자산배분 전략을 구현하는 방법에 대해 중점적으로 다룹니다. 나아가 전략 구현에만 그치지 않고, 다양한 투자 전략을 최소한의 코드 수정으로 직접 검증하고 백테스팅하는 '코드의 framework화'와, 이를 확장하여 실전 투자까지 이어지도록 개선하는 법, 그리고 이 과정에서 주의해야 할 사항들에 대해 알아봅니다. 또한 프로그래밍적인 component와 더불어, 2가지 형태의 수익률 개념(simple return, log return)과 백테스팅 관련 평가지표 등의 이론적 내용에 대해서도 수학적으로 깊게 다루어 시중의 투자 서적이나 블로그, youtube 등 에서는 볼 수 없었던 최고의 파이썬(Python) 퀀트 투자 flow를 경험할 수 있습니다.

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본 수업에서는 파이썬(Python)의 판다스(Pandas) 라이브러리를 활용하여 다양한 형태의 금융데이터를 분석하고 처리하는 원리와 방법에 대해 배우고, 이를 실전에서 마주할 수 있는 상황에 적용해보며 최종적으로는 재무제표 데이터에 기반한 백테스팅(backtesting)을 구현하는 법(강환국님 '할 수 있다 퀀트 투자' 책 기반)에 대해서 알아봅니다. 결과적으로 여러분들은 투자 논리에 대한 검증이나 근거 없이, 단순히 남이 좋다는 것만 따라하는 '수동적인 투자자'에서 벗어나, 전략 구현에 필요한 다양한 요소들을 파이썬(Python)과 판다스(Pandas)로 활용하여 데이터로부터 자유자재로 추출하여 정량적으로 분석할 수 있는 '자기 주도적이면서 능동적인 투자자'가 될 수 있습니다.

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