반응형 big data2 How to use Python for data visualization in real-world projects Python으로 대화형 대시보드를 만드는 것은 명확하고 매력적인 방식으로 데이터를 탐색, 시각화 및 전달하는 좋은 방법입니다. 데이터 과학자, 비즈니스 분석가, 데이터 엔지니어 등 관계없이 대화형 대시보드를 만들 수 있으면 데이터를 더 잘 이해하고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 대화형 시각화를 만드는 가장 강력한 도구 중 하나는 Plotly에서 개발한 Dash라는 라이브러리입니다. Dash를 통해 사용자는 데이터를 표시하고, 시각화를 생성하고, 사용자가 실시간으로 데이터와 상호 작용할 수 있도록 하는 데 사용할 수 있는 대화형 웹 기반 대시보드를 만들 수 있습니다. Dash를 시작하려면 먼저 Dash와 종속 항목인 Plotly 및 Flask를 설치해야 합니다. 터미널에서 다.. 2023. 1. 25. How to use Python for data pipeline management Introduction 데이터 파이프라인 관리는 데이터 처리의 다양한 단계를 통해 데이터가 원활하고 효율적으로 흐르도록 보장하므로 데이터 엔지니어링의 중요한 측면입니다. 풍부한 라이브러리 및 프레임워크 에코시스템을 갖춘 Python은 데이터 파이프라인을 구축하고 관리하는 데 탁월한 선택입니다. 이 기사에서는 데이터 파이프라인 관리에 Python을 사용하기 위한 몇 가지 모범 사례와 도구를 살펴봅니다. Data pipeline management with Python Python을 사용하여 데이터 파이프라인을 관리하는 방법에는 여러 가지가 있으며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다. 인기 있는 옵션은 다음과 같습니다. 수동 스크립팅 : 이 접근 방식에는 데이터 파이프라인의 각 단계를 처리하는 자체 스크립트.. 2023. 1. 25. 이전 1 다음 반응형