Streamlit для Data Science. Создаем интерактивные приложения в Python 265256

Паперова книга

265256

Streamlit для Data Science. Создаем интерактивные приложения в Python - фото 1

ISBN

2000988816158
Видавництво

Print2print
Автор

Тайлер Ричардс
Рік

2024
Мова

Російська
Ілюстрації

Кольорові

02.06

1'400 ₴

Все про “Streamlit для Data Science. Создаем интерактивные приложения в Python”

Від видавця

Если вы работаете с данными на Python и хотите создавать высококачественные интерактивные приложения для работы с данными, демонстрирующие модели машинного обучения и генерирующие красивые интерактивные визуализации, то эта книга идеально подходит для вас.

Описано подключение Streamlit к базам данных, таким как Snowflake, интеграцию моделей Hugging Face и OpenAI с вашими приложениями, а также подключение и создание приложений на основе баз данных Streamlit.

На GitHub размещен обновленный репозиторий кода, который поможет вам попрактиковаться в приобретенных навыках.

Вы научитесь:

настраивать среду разработки и создавать базовое приложение Streamlit с нуля;
cоздавать динамические визуализации, используя встроенные и импортированные библиотеки Python;
применять стратегии создания и развертывания моделей машинного обучения в Streamlit;
развертывать приложения Streamlit с помощью Streamlit Community Cloud и Hugging Face Spaces;
интегрировать Streamlit с Hugging Face, OpenAI и Snowflake;
улучшать интерфейс приложения Streamlit, используя темы и компоненты;
внедрять лучшие практики прототипирования ваших проектов по обработке данных с помощью Streamlit.

Издание предназначено для специалистов по обработке данных и энтузиастов машинного обучения, которые хотят начать создавать интерактивные приложения на Python. Предварительные знания основ программирования на Python являются обязательными.

Тайлер Ричардс – специалист по обработке данных в Snowflake. Присоединился к Snowflake после приобретения Streamlight, где был специалистом по обработке данных. До этого работал в Facebook, занимаясь различными проблемами целостности, такими как разжигание ненависти и ложная информация о covid.