Streamlit Masterclass: Interaktive Daten-Apps in Python entwickeln
Weiterbildung
4-Wochen-Kurs
Streamlit ist ein Open-Source-Python-Framework, das speziell für die schnelle Entwicklung und Bereitstellung von Datenanwendungen und interaktiven Dashboards entwickelt wurde. Es ermöglicht Data Scientists und Entwicklern, mit wenigen Codezeilen beeindruckende Web-Apps zu erstellen, die Daten visualisieren und Machine Learning-Modelle präsentieren. Die Einfachheit und Intuitivität von Streamlit macht es zu einem beliebten Werkzeug für die schnelle Umsetzung von Ideen in funktionierende Anwendungen, ohne tiefgreifende Web-Entwicklungskenntnisse vorauszusetzen.
Inhalt
- Grundlagen von Streamlit
- Einführung in Streamlit, Installation und Setup, erste einfache Apps
- Grundlegende Streamlit-Komponenten: Anzeigen von Text, Daten und Grafiken
- Interaktivität mit Streamlit: Buttons, Sliders, Text Input
- Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
- Einführung in Matplotlib und Seaborn, grundlegende und fortgeschrittene Visualisierungen
- Integration von Matplotlib und Seaborn in Streamlit
- Erweiterte Streamlit-Funktionen und -Layouts
- Fortgeschrittene Widgets und Zustandsmanagement in Streamlit
- Streamlit Layouts: Spalten, Tabs, Seitenleisten
- Datei-Uploads und Arbeiten mit Medien (Audio, Bilder, Video) in Streamlit
- Erstellung interaktiver Dashboards mit Streamlit
- Erstellung und Deployment einer vollständigen Streamlit-Anwendung
- Caching und Performance-Optimierung in Streamlit
- Projektarbeit - Entwicklung einer vollständigen Streamlit-Anwendung
- Deployment der Anwendung (Heroku, Docker, Streamlit Sharing)
Zielgruppe
Data Scientists, Data Analysts, ML Engineers, Business Intelligence (BI) Fachleute
Voraussetzungen
Python, grundlegender Datascience-Konzepte, Erfahrung mit Pandas und NumPy
Förderung
Kompletter Kurs förderfähig
z.B. mit Bildungsgutschein, über Berufsförderungsdienst (BFD) oder bei Kurzarbeit
Nächste Termine
- Mo, 03.02.2025
- Mo, 03.03.2025
- Mo, 07.04.2025
- Mo, 05.05.2025
- Mo, 02.06.2025
Kursnummer: LS23.415