어쩌다데싸

웹서비스를 운영하려면 어디서 실행할지 결정해야 합니다. GCP(Google Cloud Platform)에서는 Cloud Run을 이용해 손쉽게 컨테이너 기반 애플리케이션을 배포할 수 있습니다.이번 글에서는 로컬에서 작성한 Streamlit/Docker 애플리케이션을 Cloud Run에 올리는 과정을 단계별로 정리해보겠습니다.( 아래 코드는 Mac 을 기준으로 작성되었습니다. 윈도우는 코드 문법이 다를 수 있습니다!) 1. GCP CLI 설치하기macOSCloud Run을 쓰려면 먼저 Google Cloud SDK(gcloud CLI)를 설치해야 합니다.macOS 사용자는 Homebrew를 이용하면 간단하게 설치할 수 있습니다.# Homebrew 사용brew install --cask google-clo..

목차 YouTube API를 활용하면 유튜브 데이터를 자동으로 가져오거나 특정 작업을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 동영상의 조회수, 좋아요 수, 댓글 개수를 확인하거나, 채널의 구독자 증가 추세, 시청 시간 등의 통계를 분석할 수 있습니다.이 글에서는 초보자도 쉽게 따라 할 수 있도록 Google Cloud Console에서 API 키를 생성하는 과정부터, Python을 이용한 API 요청 코드 작성 및 실행 방법까지 다룰 예정입니다.  YouTube API 종류API역할주요 기능인증 방식YouTube Data API v3유튜브 동영상, 채널, 댓글, 재생목록 등의 정보 조회 및 관리- 동영상 조회수, 좋아요, 댓글 가져오기 - 채널 정보 조회 (구독자 수 등) - 동영상 업로드 및 삭제 - ..

최근 데이터 분석이 다양한 산업에서 중요한 역할을 하고 있지만, 특히 마케팅이 중요한 이커머스 분야에서는 더욱더 필수적입니다. 저도 경영학을 전공했지만, 오랜만에 다시 접하니 마케팅 용어들이 가물가물하더라고요. 그래서 이커머스와 마케팅 데이터 분석에 자주 등장하는 주요 용어들을 한 번 정리해보려 합니다. 퍼널 분석 (Funnel Analysis)Funnel = 깔때기. 사용자가 특정 목표(예: 제품 구매, 회원 가입, 앱 다운로드 등)를 달성하기까지의 과정을 분석하는 방법입니다. 처음에는 많은 사용자가 유입되지만, 단계가 진행될수록 점점 줄어드는 형태라서 깔때기와 비슷한 모양을 띠게 됩니다. (1) 퍼널 분석의 핵심 요소단계별 사용자 이동 분석 : 광고 클릭 → 상품 페이지 방문 → 장바구니 담기 → 결..

지난 글에 이어 글또 활동에서 무료 수강 기회가 생긴 'Apache Spark와 Python으로 빅데이터 다루기' 강의 후기를 작성해보려 합니다. 1. 강의 수강 배경 & 사전 지식 많은 데이터 관련 공고에서 빅데이터 처리 경험과 스파크 이용 경험을 묻는 것을 보면서, Spark에 대한 이해는 마음에 숙제처럼 남아 있었습니다. 수강 가능 기한이 정해진 이번 기회를 통해 미루지 말고 들어보고자 해당 강의를 신청했습니다. 솔직히 다른 강의 사이트에서도 내돈내산으로 약 115시간짜리 빅데이터 처리 관련 강의를 구매했는데, 당장 일하는데 필요하지도 않고 시간도 워낙 길다보니 들을 엄두가 안 났습니다. 'Apache Spark와 Python으로 빅데이터 다루기' 강의는 7시간 반 정도로 상대적으로 짧은 강의라 해..

활동 중인 글또에서 유데미의 강의를 수강할 수 있는 좋은 기회를 받았습니다. 여러 개의 강의에서 고민하다가 'Python 부트캠프 : 100개의 프로젝트로 Python 개발 완전 정복'과 ' Apache Spark 와 Python으로 빅 데이터 다루기' 강의를 신청했습니다. 이번 글은 두 강의 중 'Python 부트캠프 : 100개의 프로젝트로 Python 개발 완전 정복'에 대한 후기입니다. 1. 강의 소개 해당 강의는 다양한 프로젝트를 통해 파이썬 언어에 대한 이해와 기술을 향상시킵니다. 초급부터 중급, 고급 과정으로 구분되어 있고 총 100개의 섹션으로 나누어져 있어 하루에 한 섹션씩 들으면 100일 완성할 수 있는 강의입니다. 데이터 사이언스, 웹개발, 크롤링, 게임, GUI 프로그래밍 등 파이썬..

데이터 분석가로 입사한 후 가장 많이 했던 일 중 하나는시각화.데이터 핸들링과 시각화는 구글링 하지 않고 할 수 있을 정도로 해야 한다는 생각에시각화 기능을 정리 중. 차근차근 보다는 내가 주로 사용했던 옵션 위주로 정리하고 있다. 1. 한글 경로 설정import matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as sns# 한글 폰트 경로설정from matplotlib import font_manager, rc font_path = "C:/Windows/Fonts/malgun.ttf"font_name = font_manager.FontProperties(fname=font_path).get_name()rc('font', family=font_name)그냥 matplotlib을 쓰다..

가상환경에 대해 들은 적은 있었지만 그때까지만 해도 딱히 필요성을 느끼지 못했다.하지만 프로젝트를 진행하면서 알 수 없는 오류들이 생기고 그게 버전 문제였다는 것을 깨닫고 나서는초보자는 모르는게 생겼을 때 바로 해결해야 한다는 깨달음을 얻었다.  1. 가상환경의 필요성가상환경 없이 패키지를 설치하게 되면 패키지들끼리 서로 충돌하거나 호환이 되지 않는 등 귀찮은 오류가 생긴다.각 프로젝트에서 필요한 패키지만 설치하고 버전을 관리하면 관리하기가 편하다.당장 여러 프로젝트를 하지 않는 경우 (과거의 나처럼) 가상환경 필요성을 느끼지 못할 수 있지만장기적인 관점에서 가상환경에 익숙해지는 것이 미래의 나에게 좋을 것 같다.  2. 아나콘다_가상환경 virtualenv 나 venv 등 가상환경을 만드는 방식은 다양..