실시간 대시보드 스트리밍: Streamlit & FastAPI 파이프라인 통합
강좌 소개
복잡한 프론트엔드(HTML/CSS/JS) 지식 없이도 순수 파이썬 코드만으로 강력하고 미려한 인터랙티브 데이터 웹 애플리케이션을 신속하게 제작하는 과정입니다.
Streamlit의 상태 관리(Session State), 캐싱(@st.cache_data), 다양한 차트 위젯을 익히고, 백엔드 데이터 처리 API(FastAPI)와 연동하여 실시간 데이터 갱신과 사용자 인터랙션이 가능한 프로덕션 대시보드를 제작하고 클라우드에 배포합니다.
이 강좌에서 배우는 것들
- 순수 파이썬 코드로 인터랙티브 데이터 분석 웹 대시보드 고속 제작
- Streamlit의 세션 상태 관리와 성능 최적화 캐싱 기법 마스터
- FastAPI 백엔드와의 비동기 통신을 통한 역할 분담 아키텍처
- Streamlit Cloud 또는 Docker를 활용한 무료 배포 및 공유 노하우
교육 과정 (Curriculum)
Section 1: Streamlit 기초와 핵심 위젯
- Streamlit의 탄생 배경과 기존 웹 프레임워크 대비 생산성 혁신
- 텍스트, 데이터프레임, 메트릭 카드의 기본 렌더링
- 슬라이더, 셀렉트박스, 파일 업로더 등 입력 위젯과 이벤트 루프
Section 2: 상태 관리와 고급 시각화 통합
- st.session_state를 활용한 페이지 간 사용자 상태 유지
- @st.cache_data 데코레이터를 활용한 대용량 데이터 로딩 최적화
- Plotly와 Altair를 결합한 인터랙티브 줌/팬 반응형 차트 렌더링
Section 3: 멀티페이지 앱과 백엔드 연동 프로젝트
- 멀티페이지(Multi-page) 내비게이션 구조 설계
- FastAPI 백엔드로부터 실시간 데이터 폴링 및 대시보드 자동 갱신
- 실전 암호화폐 실시간 시세 및 거래량 분석 대시보드 클라우드 배포
필수 조건
- 파이썬 기초 문법 및 Pandas 사용 경험
수강 대상
- 분석 결과와 머신러닝 모델을 웹 앱 형태로 빠르게 시연하고 싶은 분석가
- 사내 업무용 인터랙티브 모니터링 툴을 혼자서 제작하려는 실무자
- 프론트엔드 개발자 없이 풀스택 데이터 데모를 완성하려는 AI 엔지니어