Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 (feat. 빅데이터 분석기사 실기 준비)

Name: Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 (feat. 빅데이터 분석기사 실기 준비)
Price: 69300 KRW

Khóa học nhập môn này được thiết kế là khóa học dễ nhất và thực tế nhất, phù hợp với trình độ của người mới bắt đầu Python. Bạn sẽ học cách tạo bảng điều khiển trực quan bằng Streamlit, Google Cloud Platform để triển khai, v.v. Ngoài ra, khóa học còn giúp bạn chuẩn bị cho kỳ thi thực hành Kỹ sư phân tích dữ liệu lớn.

(4.4) 13 đánh giá

125 học viên

Evan

데이터시각화

streamlit

실습 중심

실습코드

Python

Scikit-Learn

Pandas

Web Crawling

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Python học máy
Python phân tích dữ liệu
Python cào web
Python Dashboard
Kỹ sư phân tích Big Data

Đây là cuộc phỏng vấn với giảng viên, người đã thảo luận về động lực chuẩn bị bài giảng và tiềm năng phát triển trong tương lai của ông. Các sách liên quan cũng được đính kèm.

Sách giáo khoa này bao gồm một phương pháp toàn diện để triển khai nhiều dự án trực quan hóa dữ liệu khác nhau bằng Streamlit, một thư viện Python mã nguồn mở . Bạn sẽ khám phá nhiều bảng điều khiển và ví dụ, bao gồm Python, Pandas, thu thập dữ liệu web, Scikit-Learn, Streamlit, v.v.

Cuốn sách giáo khoa này sẽ là cẩm nang chất lượng cho bất kỳ ai có nguyện vọng trở thành nhà phân tích dữ liệu.

*Không cần mua sách giáo khoa.

Sự khác biệt chính so với bài giảng video trên YouTube ✅

Mặc dù video trên YouTube dành cho độc giả đã mua sách , nhưng điểm khác biệt lớn nhất là chúng không cho phép người xem đặt câu hỏi và trả lời. Thật khó để trả lời mọi câu hỏi từ độc giả chưa thực sự mua sách.

Vậy, sự khác biệt là:

Sự khác biệt lớn nhất là nó có thể cung cấp tính năng Hỏi & Đáp thông qua môi trường Inflearn .
Mã nguồn và tài liệu bài giảng cho các slide bài giảng và các bài giảng bổ sung khác không có trong sách đều không có trên YouTube.
Trên thực tế, một số bài hướng dẫn trong bài giảng này (như Selenium) không có trong sách giáo khoa.

Đã cập nhật cho phiên bản thứ hai (các lớp Python, tính năng Streamlit mới, sử dụng Cursor AI)
Hiện tại, số lượng bài giảng còn ít, chỉ khoảng 200 bài, nhưng con số này dự kiến sẽ tiếp tục tăng trong tương lai.
Các khóa học Google Cloud và Github Actions dự kiến sẽ được quay phim và hoàn thành vào ngày 31 tháng 3 năm 2024. (Đã hoàn thành)
Ngoài các bài giảng liên quan đến Python, chúng tôi sẽ tiếp tục cập nhật trang web này với nhiều bài giảng thiết yếu cho việc làm. Hãy coi chúng như những bài giảng bổ sung . Chúng tôi sẽ tiếp tục cập nhật nội dung với nhiều nội dung đa dạng, không chỉ giới hạn trong sách. Chúng tôi dự định liên tục cập nhật nội dung liên quan đến việc làm dựa trên nhu cầu của học viên.
- Ví dụ: Cách tạo danh mục đầu tư GitHub và danh mục đầu tư PPT
- Ví dụ: Kỳ thi thực hành Nhà phân tích dữ liệu lớn dự kiến được quay trước ngày 31 tháng 5 năm 2024
Nếu bạn thích bài giảng mẫu, vui lòng mua ngay.

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

Người mới tiếp cận lập trình
Người muốn tạo portfolio ứng tuyển
Ai muốn ôn thi thực hành Big Data Analyst?

Xin chào
Đây là

125

Học viên

Đánh giá

Trả lời

4.4

Xếp hạng

Khóa học

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.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

243 bài giảng ∙ (34giờ 20phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng

Phần 1. Giới thiệu bài giảng

2 bài giảng ∙ (10phút)

Phần 2. Bước 1: Thiết lập môi trường phát triển Python

8 bài giảng ∙ (44phút)

3. Cài đặt Python (Windows 11)
03:53
4. Cài đặt Visual Studio Code (Windows 11)
06:53
5. Cài đặt Anaconda (Windows 11)
06:38
6. Cài đặt Miniconda (Windows 11)
03:52
7. Github (Windows 11)
03:56
8. Cài đặt Git (Windows 11)
06:39
9. Sử dụng Git (Windows 11)
06:31
10. Cài đặt môi trường ảo (virtualenv)
05:58

Phần 3. Giai đoạn 2: Cú pháp Python cơ bản

22 bài giảng ∙ (2giờ 43phút)

11. Cú pháp cơ bản Python - Lý thuyết
08:48
12. Học Python Cơ Bản (Cú pháp cơ bản) - Chú thích
04:08
13. Học Python Basic (Cú pháp cơ bản) - Kiểu dữ liệu nguyên thủy
06:55
14. Học Python Cơ Bản (Cú pháp cơ bản) - Các phép toán số học và toán tử
11:25
15. Học Python cơ bản (cú pháp cơ bản) - Indexing và Slicing chuỗi
10:54
16. Học Python Cơ Bản (Cú pháp cơ bản) - Các phương thức String chính
08:14
17. Học Python cơ bản (Cú pháp cơ bản) - Indexing, Slicing List
07:11
18. Học Python Cơ Bản (Cú pháp cơ bản) - Các phương thức chính, sửa đổi, xóa của List
10:25
19. Học Python Basic (Cú pháp cơ bản) - Tuple
06:08
20. Học Python Cơ Bản (Cú pháp cơ bản) - Từ điển (Dictionary)
06:49
21. Học Python Cơ Bản (Cú pháp cơ bản) - Câu lệnh điều kiện IF
05:07
22. Học Python Cơ Bản (Cú pháp cơ bản) - Vòng lặp For
10:07
23. Học Python Cơ Bản (Cú pháp cơ bản) - Vòng lặp while
04:52
24. Học Python Cơ Bản (Cú Pháp Cơ Bản) - Hàm Tự Định Nghĩa
06:44
25. Tài liệu bài giảng
26. Học Python Cơ Bản (Cú pháp cơ bản) - Khái niệm cơ bản về Class (Tái bản lần 2)
13:36
27. Học Python Cơ bản (Cú pháp cơ bản) - Kế thừa lớp và Ghi đè phương thức (Ấn bản sửa đổi lần 2)
09:48
28. Học Python Basic (Cú pháp cơ bản) - Giải thích bối cảnh phim Class (Ấn bản sửa đổi lần 2)
05:32
29. Học Python Cơ Bản (Cú Pháp Cơ Bản) - Thực Hành Mã Phim trong Class (Ấn Bản Sửa Đổi Lần 2)
09:11
30. Học Python Cơ bản (Cú pháp cơ bản) - Trình diễn Ví dụ Thực tế về Lớp (Ấn bản sửa đổi lần 2)
05:49
31. Học Python Basic (cú pháp cơ bản) - Thực hiện ví dụ thực tế về lớp Phim (bản sửa đổi lần 2)
11:17
32. Tài liệu bài giảng về lớp Python (phiên bản sửa đổi lần 2)

Phần 4. Giai đoạn 3: Xử lý dữ liệu - pandas

14 bài giảng ∙ (1giờ 32phút)

Phần 5. Giai đoạn 4: Trực quan hóa dữ liệu - matplotlib, seaborn và plotly

20 bài giảng ∙ (3giờ 9phút)

Phần 6. Giai đoạn 5: Làm quen với cú pháp cơ bản của Streamlit

26 bài giảng ∙ (2giờ 30phút)

Phần 7. Giai đoạn 6: Ví dụ cơ bản về Machine Learning với Python (Scikit-Learn)

19 bài giảng ∙ (3giờ 5phút)

Phần 8. Bước 7: Xử lý và trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý (GeoPandas)

7 bài giảng ∙ (45phút)

Phần 9. Bước 8: Thu thập dữ liệu API & Thu thập dữ liệu Web

18 bài giảng ∙ (1giờ 48phút)

Phần 10. Bước 9: Ví dụ dự án thực tế với Streamlit

31 bài giảng ∙ (4giờ 11phút)

Phần 11. Bước 10: Triển khai Bảng điều khiển Streamlit

5 bài giảng ∙ (44phút)

Phần 12. Bước 11: Triển khai bằng Google Cloud và Github Actions

25 bài giảng ∙ (3giờ 26phút)

Phần 13. (Thưởng) Chuẩn bị portfolio cho người tìm việc

4 bài giảng ∙ (1giờ 28phút)

Phần 14. (Phần thưởng - Streamlit)

4 bài giảng ∙ (48phút)

Phần 15. Bài giảng bổ trợ: Thực hành Kỹ sư Phân tích Dữ liệu Lớn - Dạng 1 (Phục dựng dạng bài thi đã ra)

9 bài giảng ∙ (1giờ 52phút)

Phần 16. Bài giảng bổ sung: Thực hành thi chứng chỉ Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Lớn - Dạng bài 2 (Phục dựng dạng đề thi đã ra)

4 bài giảng ∙ (54phút)

Phần 17. Bài giảng bonus: Thực hành phân tích dữ liệu lớn - Dạng 3 (Phục hồi dạng bài thi đã ra)

20 bài giảng ∙ (3giờ 11phút)

Phần 18. (Thưởng - Excel)

2 bài giảng ∙ (37phút)

Phần 19. Đang chuẩn bị bài giảng SQL.

2 bài giảng ∙ (20phút)

Phần 20. Đàn ghi-ta

1 bài giảng ∙ (14phút)

Ngày đăng:

Cập nhật lần cuối:

Đánh giá

Tất cả

13 đánh giá

4.4

13 đánh giá

최규진
Đánh giá 10
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
40% đã tham gia
- Evan
  Giảng viên
  감사합니다.
이한울
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
- Evan
  Giảng viên
  감사합니다.
jeonghwan.yang
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
60% đã tham gia
- Evan
  Giảng viên
  감사합니다.
박지애
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham gia
- Evan
  Giảng viên
  감사합니다.
YHKim77
Đánh giá 2
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
30% đã tham gia
- Evan
  Giảng viên
  부족한 강의에 좋은 평가 주셔서 감사합니다.

1.466.204 ₫

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!

내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)

DeepingSauce

본 수업에서는 파이썬(Python)을 활용하여, 다양하게 동작하는 사이트로부터 데이터를 가져오고(크롤링) 처리하는 테크닉에 대해서 배우고, 이를 응용하여 실전에서 마주할 수 있는 다양한 예제들에 직접 적용해봅니다. 이를 통해 주어진 코드를 복사해서 붙여넣는 방식의 일차원적인 업무 자동화가 아닌, 웹이 작동하는 기본 원리에 대한 이해를 바탕으로 한 실전 문제 해결 위주의 기술들에 대해서 익히고, 이에 따라 여러분들은 앞으로 어떤 사이트에서도 데이터를 수집하고 처리할 수 있는 역량을 가질 수 있습니다. 또한 이 과정에서 발생하는 다양한 예외상황들을 어떻게 코드로써 해결하는지에 대한 내용을 배우며 최종적으로는 일상에서 발생하는 다양한 문제들을 프로그래밍적 사고로 해결하고 자동화 할 수 있게 됩니다.

초급

Python, 웹 크롤링

내 업무를 대신 할 파이썬(Python) 웹크롤링 & 자동화 (feat. 주식, 부동산 데이터 / 인스타그램)

DeepingSauce

[R] KOSPI/KOSDAQ 전 종목 데이터 수집 및 관리

코코

증권시장에 사장되어있는 전 종목을 수집하고 관리하는 방법에 대해 배웁니다. 자동화를 통해 매일매일 주가를 새로 수집하고 업종별 종목 트렌드도 파악할수 있는 Dashboard까지 shiny를 통해 제작해 봅니다.

중급이상

R, 웹 크롤링

[R] KOSPI/KOSDAQ 전 종목 데이터 수집 및 관리

코코

파이썬 중급

김정인

중급 Python 과정은 함수형 프로그래밍, 메타 프로그래밍, 예외 처리 및 객체 지향 프로그래밍과 같은 고급 주제를 다루면서 Python에 대한 이해를 심화하도록 설계되었습니다.

중급이상

Python, 웹 스크래핑, Numpy

파이썬 중급

김정인

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

퇴근후딴짓

비전공자, 입문자가 빅데이터 분석기사 실기를 빠르게 취득할 수 있도록 안내해드려요! 이론은 가볍게, 실전은 확실하게 복잡한 배경지식 없이도, 기출문제를 중심으로 시험에 꼭 나오는 포인트만 집중 학습합니다.

입문

빅데이터분석기사, 빅데이터, Python

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

퇴근후딴짓

[2025]빅분기 실기! 최신 기출 풀이로 한 방에 합격하기(파이썬)

데이터코드랩

많은 응시자가 기출 문제를 풀어보고 싶어합니다. 왜 그럴까요? 왜냐하면, 출제자가 기출 문제를 참고하기 때문이죠. 최신 기출 풀이, 합격의 지름길입니다.

초급

Python, 빅데이터분석기사, 빅데이터

[2025]빅분기 실기! 최신 기출 풀이로 한 방에 합격하기(파이썬)

데이터코드랩

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 3

Suit & Coffee

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 Part 3에서는 포트폴리오 이론 및 실전투자에 필요한 개념 및 코드로 구현하는 방법에 대해 배웁니다. Part 1 & 2에서는 금융데이터 분석을 위한 코드 구현 방법들에 대해서 주로 배웠다면, Part 3에서는 퀀트 투자에 있어 중요한 부분을 차지하는 '포트폴리오'에 대해서 배웁니다. 왜 포트폴리오를 만들어야할까? 라는 의문을 가지고 포트폴리오 이론을 배우며 이를 파이썬으로 구현도 하고, 실전 포트폴리오 투자에 필요한 코드 실습도 진행합니다. 해당 강의를 통해 여러분들만의 포트폴리오 투자에 있어 도움이 되기를 바라겠습니다

중급이상

퀀트, Python, 투자

퀀트 투자를 위한 파이썬 트레이딩룸 만들기 - Part 3

Suit & Coffee

Python 엑셀 프로그래밍 - with xlsxwriter

제주코딩베이스캠프

xlsxwriter 튜토리얼로 배우는 Python 엑셀 프로그래밍의 기초 강좌입니다. Python과 엑셀을 사용하여 데이터를 분석하고 업무를 자동화 할 수 있습니다.

입문

Python, XlsxWriter

Python 엑셀 프로그래밍 - with xlsxwriter

제주코딩베이스캠프

강화학습 올인원: 기초, 최신 알고리즘, 실무 활용까지

멀티코어

스스로 판단하고 적응하는 AI, 이제 직접 만들 수 있습니다. 복잡한 이론 대신 직관적인 설명과 코드로 강화학습의 핵심을 배우고, 금융, 산업 프로젝트를 통해 '실전형 개발자'로 성장하세요.

중급이상

Python, 인공신경망, 강화학습

강화학습 올인원: 기초, 최신 알고리즘, 실무 활용까지

멀티코어

빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

대구빅데이터활용센터

국가기술자격증 빅데이터분석기사 실기 with Python 강의입니다. 여러분들의 합격을 응원합니다!

초급

빅데이터, Python

빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

대구빅데이터활용센터

코딩없이 시작하는 엑셀 크롤링. WEB부터 ChatGPT API까지

다비

코딩을 모르는 분들도 쉽게, 엑셀 파워쿼리 기능을 활용하여 데이터를 수집하고 가공하는 방법을 배우실 수 있어요. 아래 프로젝트를 같이 실습하면서 엑셀 크롤링 기술을 배웁니다.

입문

Excel PowerQuery, 웹 크롤링, 웹 스크래핑

코딩없이 시작하는 엑셀 크롤링. WEB부터 ChatGPT API까지

다비

비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)

SW School

본 과정은 파이썬을 이용한 머신러닝 수학 및 통계의 기본 내용을 실습하는 과정입니다. 기계 학습과 딥러닝은 프로그래밍 역량도 필요하지만 원리를 파악히기 위해서 수학적 배경을 필요로 합니다. 본 과정을 통해 인공지능에 필요한 기초 수학을 차근차근 익힐 수 있습니다.

초급

선형대수학, 확률과 통계, Python

비전공자를 위한 수학 통계 기초(실습)

SW School

컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터

데이비드최

🚀 데이터브릭스로 배우는 실전 AI 이상 탐지! 💡 비싸고 느린 모델은 그만! 대규모 데이터 최적화부터 실시간 배포까지, 기업 실무에서 바로 활용할 수 있는 이상 탐지 AI를 완성합니다.

중급이상

Python, 인공지능(AI), 머신러닝

컴퓨터 비전 이상 탐지, 개발부터 배포까지 올인원 마스터

데이비드최

Python을 활용한 빅데이터 분석과 시각화

한국사회능력개발원

빅데이터 분석에 필요한 핵심 Python 문법을 살펴보고, 다양한 예제를 통해 빅데이터 파일 처리 및 시각화 방법 등을 제시하였습니다.

입문

Python, 빅데이터

Python을 활용한 빅데이터 분석과 시각화

한국사회능력개발원

스트림릿(Streamlit)을 활용한 파이썬 웹앱 제작하기

런어데이

Streamlit을 활용해 빠르고 쉽게 나만의 데이터 분석 앱을 구축하고 공유해 보세요!

초급

streamlit

스트림릿(Streamlit)을 활용한 파이썬 웹앱 제작하기

런어데이

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

DeepingSauce

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.

초급

Pandas, 투자, 퀀트

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part1

DeepingSauce

AI 웹 프로그래밍 (Streamlit)

김석훈

AI 데이터 분석 및 모델링 결과를 Web Program 으로 만들어 보세요.

입문

streamlit, 머신러닝, Django

AI 웹 프로그래밍 (Streamlit)

김석훈

데이터 분석을 위한 파이썬 입문

부산대학교 소프트웨어융합교육원

파이썬 사용을 위한 기초를 다지고 데이터 분석 문제를 해결해보자!

입문

Python

데이터 분석을 위한 파이썬 입문

부산대학교 소프트웨어융합교육원

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

다니엘

도커를 사용해서 클라우드에 딥러닝 분석환경을 만들 수 있습니다. 구글, MS 등이 관리하는 도커 이미지와 클라우드가 결합할 때 여러분의 컴퓨터에서 가장 최신의 딥러닝 분석 방법으로 작업을 수행하는 것이 가능해집니다.

초급

Docker, 가상화, Python

실전도커: 도커로 나만의 딥러닝 클라우드 컴퓨터 만들기

다니엘

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part2

DeepingSauce

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.

중급이상

Pandas, 투자, 퀀트

파이썬(Python)으로 데이터 기반 주식 퀀트 투자하기 Part2

DeepingSauce

코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기

해여

안녕하세요! 데이터 분석하시면서 매번 똑같은 코드를 반복해서 쓰느라 지치신 적 없으신가요? 😫 이제 PyCaret으로 여러분의 프로젝트에 날개를 달아보세요! 🚀 이 강의는 단 5줄의 코드로 머신러닝의 지루하고 복잡한 과정을 대부분 자동화하는 비법을 알려드려요. 이 강의를 들으면 이렇게 달라질 거예요! ✨ 실전 프로젝트 마스터: 📈고객 구매 예측(분류), 📉의료비 예측(회귀), 🧩고객 그룹핑(군집), ⏳항공 승객 수 예측(시계열)까지! 4가지 핵심 프로젝트를 직접 따라 하며 '진짜' 문제 해결 능력을 기를 수 있어요. 전문가 스킬 장착: 여기서 끝이 아니에요! 🤖 만든 모델을 MLOps로 관리하고, 클릭 몇 번으로 API 서버까지 뚝딱 만드는 전문가 스킬도 쏙쏙 알려드려요. 정말 신기하죠? 워라밸 사수: 무엇보다 여러분의 반복 업무는 확 줄이고, 핵심 분석에만 집중하게 해 드릴게요. 칼퇴는 보너스랍니다! 😉 코딩이 아직 익숙하지 않은 분도, 생산성을 폭발적으로 높이고 싶은 현직 전문가도 모두 환영해요! 👋 저와 함께 '10배 빠른 데이터 과학자'로 거듭나 볼까요?

초급

Python, automl, 머신러닝

코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기

해여

Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 (feat. 빅데이터 분석기사 실기 준비)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Chủ đề và mục tiêu bài giảng 💎

Tôi thực sự muốn giới thiệu khóa học này đến những người này! 🔑

Bài giảng này nói về dự án với Streamlit
Mọi thứ đều được thực hiện cùng một lúc với Python !

Những gì bạn sẽ học được trong khóa học này 📚

Giới thiệu cấu trúc của bài giảng này 💻

Chỉ có trong bài giảng Inflearn ✨

Đừng bỏ lỡ những lợi ích được cung cấp.

Một bài giảng sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai

Nếu hiện tại bạn đang do dự có nên mua khóa học hay không, vui lòng đọc phần này.

Người tìm việc!

Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

Để có bài giảng tốt hơn 🍒

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học tương tự

Python Streamlit을 활용한 대시보드 만들기 (feat. 빅데이터 분석기사 실기 준비)

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Dịch cái này sang tiếng Việt

Chủ đề và mục tiêu bài giảng 💎

Tôi thực sự muốn giới thiệu khóa học này đến những người này! 🔑

Bài giảng này nói về dự án với Streamlit Mọi thứ đều được thực hiện cùng một lúc với Python !

Những gì bạn sẽ học được trong khóa học này 📚

Giới thiệu cấu trúc của bài giảng này 💻

Chỉ có trong bài giảng Inflearn ✨

Đừng bỏ lỡ những lợi ích được cung cấp.

Một bài giảng sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai

Nếu hiện tại bạn đang do dự có nên mua khóa học hay không, vui lòng đọc phần này.

Người tìm việc!

Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!

Để có bài giảng tốt hơn 🍒

Khuyến nghị cho những người này

Xin chàoĐây là .css-1q3zd4q{text-decoration-line:underline;text-underline-position:under;text-underline-offset:1px;}

Chương trình giảng dạy

Đánh giá

Khóa học tương tự

Bài giảng này nói về dự án với Streamlit
Mọi thứ đều được thực hiện cùng một lúc với Python !

Khuyến nghị cho
những người này

Xin chào
Đây là