Streamlit для Data Science

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.