PythonでWebサービスを簡単に実装したいなら? Streamlitを使ったデータ分析と可視化に挑戦しましょう! 🤖
PythonのStreamlitライブラリを使った ITセキュリティ業務のデータ分析と自動化!
Streamlitライブラリを活用したデータ分析の例。
Python Streamlitライブラリは、データ分析や機械学習などの結果をWebベースで視覚化するのに優れています。フロントエンド開発で気を配る必要があるHTMLやJavaScriptなどを知らなくても、十分にWebサービスを基盤としてデータを表現 できます。
Python Flask、Djangoを利用すれば、拡張性を活かしてウェブサービスを構築できますが、フロントエンド開発に必要なデザインやスクリプト、スタイルの適用には難しさがあります。Streamlitはこうした機能を最小限に抑えながら、望むデータ分析の効果を迅速に表現 できます。
また、データが変更されるたびにリアルタイムでWebサービスに反映され、機能ウィジェットを通じてデータの可視化をリアルタイムでさまざまな形式で表現できます。
このようなことを学びます 📚
本講義では、Pythonによる業務自動化やデータ分析・可視化を簡単に実装できるPython Streamlitの活用事例を扱います。Web APIのデータクローリングやRSSデータのクローリングなどを通じて、必要なデータを目的の形式ですばやく取得し、Web上に結果を出力するまでのプロセスを、実習を通して一つひとつ学んでいきます。
このライブラリを業務に適用すれば、Webを通じて他のメンバーと共有しながら、業務を効率的に処理できる自動化サービスも簡単に実装できます。
業務ごとに自動化業務 をどのように実現できるかを考え、開発できます。
PythonのStreamlitライブラリを組み合わせて新しいプログラム を提案します。
データ分析および可視化、業務自動化 をどのように反映するかを学びます。
講義の特徴 📌
Google翻訳APIを利用したウェブベースの翻訳プログラム開発
さまざまな公開 API を利用して Python の Streamlit に適用すれば、HTML や JavaScript を知らなくても、Web サービスの形で実装できます。皆さんは Streamlit ライブラリをインポートして活用するだけです。
Web RSS情報を素早くクローリングして必要なデータを効率よく
RSSフィードの情報をPythonプログラミングで取得した後、Streamlitライブラリを使ってWeb上にきれいに表示できます。ライブラリを使って必要な情報をクロールし、さらに業務の自動化まで適用すれば、業務効率がぐんぐん向上します!!! 成果物はExcelやデータベースまで作成してみてください!!
ウェブ掲示板形式のメモ帳プログラムも開発可能!
SQLiteデータベースベースのメモ帳を開発し、Web上で運用できます。デザインが必要ですって? いいえ!! Streamlitを使えば非常に簡単です。基本ウィジェットのスタイルを適用するだけでも、素敵なメモ帳Webアプリケーションが作れます。MongoDBやMySQLなどのデータベースを活用しても、すぐに成果物を~~
株式情報を取得して希望する形式で可視化
データ分析で最もよく活用される株式情報を取得し、希望する平均データの可視化や可視化を迅速に適用したウェブサービスを開発! 特定の株式情報を株式データ提供サービスから取得し、30日、60日、120日移動平均線の作成や、関心のある株式との比較分析グラフも作成できます!!
文書自動化の実務もお手のもの!!!
Pythonを利用した文書自動化業務について、さまざまにお悩みだったことでしょう。PythonのStreamlitを利用すれば、ユーザー入力画面について悩む必要はありません。どのような文書を自動生成し、ウィジェットを使って最終成果物を配布するかだけを考えればよいのです!! MS WordとPDFファイルを自動生成して、大量の教育修了証を作成してみましょう!!
Webスクレイピング Seleniumを使ったNaver検索の自動化
PythonのWebスクレイピング自動化に使用されるSeleniumライブラリを利用して、Naverの検索結果の順位に関する重要な情報を自動的に取得する仕組み を実装できます。これをPythonのStreamlitに適用することで、Web上で必要なデータの検索結果を収集し、自動化業務を進めることができます。
Upbit APIを利用したコイン情報の検索および可視化の自動化
アップビットAPIを通じて提供されるデータをPythonプログラムを使って収集・前処理・可視化 できます。PythonのStreamlitと組み合わせることで、コイン情報の収集や業務の自動化に役立てることができます。
Q&A 💬
Q. HTML、CSSのスクリプト言語を使ったことがない状態でも、講義を受講して大丈夫ですか?
はい。まったく問題ありません。PythonのStreamlitには、すでにすべてウィジェットが反映されています。皆さんは、追加する機能がどのように動作し、どのような業務を自動化するのかを考えていただければ大丈夫です。
Q. Pythonプログラミングが初めてなのですが、学習についていけますか?
コースの冒頭には、共通して必ず必要となるPython入門課程を含めています。基本的な文法やリストの活用方法などを学び、実習のたびに状況に応じて使用するライブラリを追加で学習すれば、希望するプログラムを作成できるようになります。
知識共有者の紹介 ✒️
- セキュリティプロジェクト チョ・ジョンウォン
経歴
セキュリティプロジェクト総括および代表取締役
インフラン IT専門オンライン講師
SKシールダース ルーキー課程 クラウドセキュリティ専門講師
大企業・中小企業約200社へのセキュリティコンサルティングおよび教育
(元)KB証券 IT企画 情報保護パート
(前)A3セキュリティ 侵入テストチーム
(前)マルチキャンパス ITセキュリティ外部専門講師
中央大学産業セキュリティ学科非常勤教授
ソウルデジタル大学 非常勤教授
著書
Androidモバイルアプリのペネトレーションテスト(エイコン出版社、2017年)
bWAPPを活用したWebペネトレーションテスト完全実習(Hanbit Media、2016年)
ITエンジニアの副業、本の出版(ビペンブックス、2015年)
Burp Suiteの活用とWeb模擬ハッキング(ハンビッメディア、2015年)
WordPressプラグインの脆弱性分析とペネトレーションテスト(ハンビッメディア、2015年)
ITエンジニアとして生きる方法 1(ビーファンブックス、2015年)
Androidモバイルマルウェアとペネトレーションテスト診断(エイコーン出版社、2014)
ペネトレーションテストとは何か(ウィキブックス、2014年)
Kali Linuxを活用したペネトレーションテスト(エイコン出版社、2014)
デジタル・フォレンジックの世界(インフォ・ザ・ブックス、2014)
クラッカーを捕まえる名探偵ハッカー(ソンアンダン、2010)
その他約30冊の著書を出版