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, таких 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.