공지

이번에 준비한 튜토리얼은 제 강의를 듣는 과거-현재-미래 수강생분들을 위해 준비한 자료이다. 많은 도움이 되기를 바란다

이번에 준비한 Tutorial 코로나 세계현황을 Shiny Dashboard로 만들어 가는 과정을 담았다.

I. Shiny Tutorial 소개

처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다.

• shiny tutorial 01 - get started
• shiny tutorial 02 - Shiny Structure
• shiny tutorial 03 - HTML content
• shiny tutorial 04 - Shiny Layouts
• shiny tutorial 05 - Sharing Apps
• shiny tutorial 06 - shinydashboard
• shiny tutorial 07 - flexdashboard
• shiny tutorial 08 - HTML, CSS 적용

II. 코로나 바이러스 대시보드 개발 동기

강사가 처음 대시보드 강의를 기획할 때는, 이커머스 강의를 기획하고 준비했었다. 그러나, 3월부터 전세계적으로 코로나 바이러스가 확산되기 시작하면서, 코로나 바이러스 대시보드가 우후죽순처럼 생기기 시작했다.

공지

이번에 준비한 튜토리얼은 제 강의를 듣는 과거-현재-미래 수강생분들을 위해 준비한 자료이다. 많은 도움이 되기를 바란다

이번에 준비한 Tutorial 코로나 세계현황을 Shiny Dashboard로 만들어 가는 과정을 담았다.

I. 이전 글 소개

처음 shiny를 접하거나 shiny의 전체 튜토리얼이 궁금한 사람들을 위해 이전 글을 소개한다.

• shiny tutorial 01 - get started
• shiny tutorial 02 - Shiny Structure
• shiny tutorial 03 - HTML content
• shiny tutorial 04 - Shiny Layouts
• shiny tutorial 05 - Sharing Apps
• shiny tutorial 06 - shinydashboard
• shiny tutorial 07 - flexdashboard

II. HTML, CSS, JQuery 소개

• shiny tutorial 03 - HTML content에서 Shiny와 HTML 문법 사이에는 여러 공통점이 있다는 것을 확인 했다. 여기에서는 HTML의 내용보다는 CSS, 그리고 JQuery에 대해서 다루도록 한다.

우선, 처음 접하는 CSS와 JQuery에 대해 간단하게 정리하면 아래와 같을 것이다 (김진성, 2018, p.678).

I. 개요

VS Code에 Jupyter Notebook을 연동해본다. 강사는 R & Python을 연동해서 작업할 일이 많다. 특히 블로그를 쓰다보면 더욱 그러한 일이 많은데, IDE가 많으면 많을수록 무언가 복잡스러워 보일 때가 많다. 이 때 좀 더 효율적으로 일하고자 하는 마음에 VS Code에 Jupyter Notebook을 추가 및 연동하는 작업을 진행해본다.

II. Installation

내용의 간결화를 위해, VS Code 및 Jupyter Notebook 설치 방법은 본 포스트에서는 생략한다.

• VS Code 설치방법: https://code.visualstudio.com/download
• Jupyter Notebook 설치 방법: https://jupyter.org/install

III. VS Code에서 Jupyter Notebook 접속

Python이 VS Code Extension에서 설치가 완료된 것을 전제로 한다. 이 부분 역시, 아래 참고자료를 활용한다.

I. 공지

이번 포스트부터 강사의 과거-기존-미래 수강생들이 보다 효율적으로 공부할 수 있도록 구글코랩에서 진행하는 텐서플로 2.0 Tutorial을 준비한다.

II. 개요

GPU를 활용하여, 딥러닝을 연습하고 공부하고 싶지만, 쉽지많은 않다. 구글 코랩의 존재는 예전부터 알고 있었지만, 마땅히 정리를 하지 못하던 찰나에, 이제 본격적으로 강의 준비를 하며 2020년은 구글 코랩과 함께 하기로 결정하였다. 특히 텐서플로 Tutorial을 준비하면서 개인적으로 많이 성장하기를 바라며..

III. Why Tensorflow 2.0?

비즈니스적으로 접근을 해보자. 앱의 경우, 2007년쯤 IOS가 출시된 이후, 경쟁자로 Andorid가 등장했다. 그리고 뒤늦게 후발주자로 Windows가 뛰어들었다. 결과는? Windows는 참패했다.

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Overview

필터링은 특정 조건식을 만족하는 행을 따로 추출하는 개념이다. 특정 행의 값에 조건식 True/False을 판별하여 값을 추출하는 방법이다. 이 때, 비교 연산자 또는 조건식 (>, <, ==, ...)을 적용하면 행을 추출할 수 있다.

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I. Overview

sort_values() 함수는 일종의 데이터의 정렬과 연관이 있다. 어려운 내용은 아니기 때문에 빠르게 소스 코드 구현 및 확인 하도록 한다.

II. Sample Tutorial

엑셀로 된 ticket_sales 데이터에서 ticket_quantity가 가장 많이 팔린 영화 Top3를 구하는 소스코드를 구해본다.

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• shiny tutorial 04 - Shiny Layouts
• shiny tutorial 05 - Sharing Apps
• shiny tutorial 06 - shinydashboard

II. flexdashboard 패키지의 개요

기존의 shinydashboard와의 가장 큰 차이점은 flexdashboard의 패키지는 R Markdown¹ 형식을 지���한다는 것이다.

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• shiny tutorial 04 - Shiny Layouts
• shiny tutorial 05 - Sharing Apps

II. shinydashboard 패키지의 개요

HTML content와 Layouts 조작하는 것이 편해지면 대시보드를 만들 수 있다. 그런데, 문제는 대시보드 개발을 처음부터 하는 것과 어느정도 정해진 포맷을 활용하여 작성하는 것은 다르다. 반복해서 말하지만, 데이터분석가가 처음부터 개발해서 사내 내부용 보고서를 꼭 작성해서 만들어야 하는가?하는가? 글쎄. 개인적으로 동의하기 어렵다. 핵심적인 내용의 지표만 산출 및 작성 요약하여 보고하는 것이 데이터 분석가의 기본적인 업무이자 핵심적인 업무이기 때문에, 다양한 대시보드를 빠르게 그러나 가독성있게 만드는 것이 중요하다. 어차피, 이러한 대시보드 역시, 시간이 지나면 결국엔 보는 사람만 본다.

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• shiny tutorial 03 - HTML content
• shiny tutorial 04 - Shiny Layouts

II. Shiny Deployment의 개요

이 영역은 웹개발자에게는 매우 쉬운 영역일 수도 있다. 그러나, 웹 환경에 익숙하지 않은 R 유저에게는 조금 버거울 수도 있다. 2-3번 정도만 반복하면 쉽게 작업하게 될 것이고, Shiny를 클라우드 서버를 통해 배포하는 방법도 익힐 수 있다.

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I. Overview

이번 포스트는 기존의 엑셀 사용자를 위해 준비했다. 엑셀에 익숙한 사람들에게 파이썬을 분석 용도로 사용하고자 하는 분들에게는 작은 도움이 되기를 바란다.

II. 데이터 입출력

판다스는 다양한 형태의 외부 파일을 읽을 수 있다. CSV, MS Excel, SQL, HDF5 Format과 같은 파일 포맷을 읽을 수 있다. 파일 포맷(File Format)에 따른 데이터 입출력 도구에 관한 자료를 요약하면 다음과 같다.