STREAMLIT для DATA SCIENCE.

Вам не нужен фронтенд-разработчик, чтобы показать работу вашей модели. Streamlit позволяет создавать веб-интерфейсы для данных, написав всего несколько строк кода на Python. Эта книга — самый прямой путь от идеи до работающего приложения. Вы узнаете, как быстро прототипировать, интегрировать ML-модели, подключаться к Snowflake и публиковать результат в Streamlit Community Cloud. Максимум практики, минимум теории — вы сразу начнете создавать.

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.