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코스 개요
소개
데이터 과학 심층 이해
- Plotly란 무엇인가? Dash란 무엇인가?
- Pandas 개요
- Numpy 개요
Plotly 기초
- 플롯 생성 방법
- 히트맵 활용법
개발 환경 설정
- Plotly 설치 및 구성하기
- Dash 설치 및 구성하기
Dash 핵심 컴포넌트 활용
- 드롭다운 및 슬라이더 컴포넌트 사용법
- CSV, XLS 파일 및 이미지 업로드 방법
- Dash 레이아웃 디자인하기
- Plotly 플롯을 대시보드에 통합하는 방법
- 콜백 기능 활용법
- 입력값 및 출력값 처리 기법
Dash 대시보드 구축
- API 데이터 가져오기
- 바이낸스 관련 대시보드 제작하기
- Dash 컴포넌트 간 연동 방법
- Alpha Vantage 활용법
- 데이터 정리 기술
- 콜백 기능 조절 기법
- 그래프 실시간 업데이트 구현
- 레이아웃 변경 처리 방법
배포 절차
- 애플리케이션 인증 체계 설정하기
- Heroku를 통한 배포 방법
요약 및 결론
요건
선수조건
- Python 활용 경험
대상자
- 데이터 분석가들
14 시간
회원 평가 (3)
내용과 예제. 가상 컴퓨터는 도움이 됩니다 (나의 애나콘다 버전은 아직 Dash 라이브러리를 포함하지 않음)
Jennifer Ni - AllianceBernstein
코스 - Python with Plotly and Dash
기계 번역됨
실습 부분이 주요하게 다루어져서 좋았습니다. 크리티카는 매우 친근하고, 지식이 풍부하며 도움을 많이 줬습니다.
Noah Zarr - AllianceBernstein
코스 - Python with Plotly and Dash
기계 번역됨
강사는 해당 주제에 대한 전문가입니다. 줌을 통해 가르치는 것은 청중의 반응을 측정하기 어려워서 어렵지만, 강사는 매우 잘 수행했습니다.
Nicolo Menez - AllianceBernstein
코스 - Python with Plotly and Dash
기계 번역됨