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Chapter 1. 책을 출간하면서
1. 책을 집필하면서 느끼는 소회 2. 개정판을 출간하면서 3. 무엇을 배울 수 있는가 4. 저자소개 5. 추천사 Chapter 2. 개발환경설정 . 1. Github 회원가입 2. Streamlit 회원가입 3. Git 설치 4. Python 설치 5. Visual Studio Code 설치 6. 가상환경 Virtualenv 설치 7. requirements.txt 파일 작성 8. github에 파일 업로드 하기 9. Streamlit, Hello World Chapter 3. Python 기본문법 1. Python Basic Tutorial 2. pandas 3. Matplotlib 4. Seaborn 5. Plotly 6. scikit-learn Chapter 4. 지리공간 데이터 1. 배경지식Background Knowledge 2. GeoPandas Chapter 5. Streamlit 1. Streamlit 라이브러리 2. Streamlit 핵심 원리 3. Streamlit 주요 위젯 Chapter 6. 공공데이터 수집 절차 1. API & API Crawling 2. 서울 열린데이터광장 인증키 발급 3. 공공데이터포털 인증키 발급 4. 공공데이터 수집 실습 Chapter 7. 부동산 아파트 실거래가 대시보드 1. 대시보드 개발 기본 원칙 10가지 2. 대시보드 프로젝트 구축 과정(태블로 사례) 3. 데이터 수집 4. Home 화면 꾸미기 5. 탐색적 자료분석 화면 꾸미기 6. 예측 화면 꾸미기 Chapter 8. 배포 1. 다양한 배포방법과 Streamlit 2. 배포 예제 3. 한글폰트 적용 Chapter 9. 구글 클라우드에서의 배포 1. Google Compute Engine(GCE) 2. Google BigQuery(BigQuery) 3. Google Cloud PlatForm 회원가입 4. 새 프로젝트 생성하기 5. 가상머신 인스턴스 생성 6. 고정 IP 주소 등록 7. 방화벽 규칙 만들기 8. 개발환경 설치 9. github 연동 Chapter 10. Github Actions 1. GitHub Actions 주요 개념 이해 2. GitHub Actions 설정 3. Local 개발환경 구축 및 배포 Chapter 11. GCE와 BigQuery와의 연동 1. ETL(Extract, Transform, Load) 2. Kaggle 데이터 다운로드 3. BigQuery 서비스 활성화 4. GCP Local환경 구축 5. 대시보드 테스트 및 배포 |
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- 프로젝트가 처음인데 어디서부터 어떻게 해야할지 막막해요
- 공공데이터를 활용한 프로젝트 진행 방법을 알고 싶어요 - Open API는 어떻게 사용하는건지 알고 싶어요 - Google Cloud와 Github Actions을 활용해서 배포를 해보고 싶어요 - 다양한 그래프를 활용하여 프로젝트를 진행하고 싶은데 어려워요 위와 같은 고민을 하고 있는 취업준비생을 위해 탄생한 책입니다. 파이썬 오픈소스 라이브러리인 Streamlit으로 다양한 데이터 시각화를 구현한 프로젝트를 한방에 끝낼 수 있는 방법을 한 권에 담았습니다. 전공자, 비전공자 상관없이 코딩에 관심만 있다면 프로젝트 하나를 금방 완성할 수 있습니다. 프로젝트를 진행하는데 필요한 필수 프로그램(VS Code, Github, Python 등) 설치부터, 머신러닝을 통한 부동산 실거래 예측까지 완벽하게 공부할 수 있습니다. 초보자도 이해할 수 있도록 단계적 코드 설명과 파이썬 라이브러리 및 머신러닝 프로세스에 대한 친절한 예제들로 이루어져 있습니다. 〈Streamlit으로 프로젝트 한방에 끝내기 with 파이썬 (개정판)〉과 함께 나만의 프로젝트 만들기를 시작해 보세요! |