Contenidos
Guía completa de aplicaciones de ciencia de datos con Streamlit
Aprenda a crear e implementar aplicaciones de ciencia de datos en Python
Lo que aprenderás
Guía completa de aplicaciones de ciencia de datos con Streamlit
- Creación de aplicaciones de datos con Streamlit
- Integración de Matptlotlib y Seaborn en Streamlit
- Visualizaciones gráficas en Streamlit
- Autenticación de aplicaciones Streamlit
- Implementación de aplicaciones Streamlit
- Uso de componentes Streamlit
- Visualizaciones de Altair en Streamlit
Requisitos
- Programación básica de Python, sin embargo, se incluye un curso intensivo de Python
Descripción
Analizar datos y crear modelos de aprendizaje automático es una cosa. Empaquetar estos análisis y modelos de manera que se puedan compartir es un juego de pelota completamente diferente.
Este curso tiene como objetivo enseñarle la forma más rápida y sencilla de crear y compartir aplicaciones de datos utilizando Streamlit. No necesita ninguna experiencia en la creación de aplicaciones front-end para esto. Estas son algunas de las cosas que puede esperar cubrir en este curso:
- Curso intensivo de Python
- Curso intensivo de NumPy
- Introducción a Streamlit
- Integración de Matplotlit y Seaborn en Streamlit
- Usando Altair y Vega-Lite en Streamlit
- Comprender todos los widgets Streamlit
- Cargar y procesar archivos
- Cree una aplicación de procesamiento de imágenes
- Desarrollar una aplicación de procesamiento de lenguaje natural
- Integra mapas con Streamlit
- Implementar gráficas de trazado
- Autentique sus aplicaciones
- Diseño de su aplicación en Streamlit
- Desarrollo con componentes Streamlit
- Implementación de aplicaciones de datos
Al final del curso, habrá creado varias aplicaciones que puede incluir en su cartera de ciencia de datos. También tendrá una nueva habilidad para agregar a su currículum.
El curso también viene con un 30 días de devolución de dinero garantía. Inscríbase ahora y, si no le gusta, le devolveremos su dinero sin hacer preguntas.
