MP4 - Streamlit : Deploy Your Data & Ml App On The Web With Python

[joomlamz]

Publicado em 1/2023
MP4 | Vídeo: h264, 1280x720 | Áudio: AAC, 44,1 KHz
Idioma: Inglês | Tamanho: 1,96 GB | Duração: 4h 34m

Crie em poucas horas um ótimo aplicativo da web interativo e implante seus dados ou modelo de IA em todo o mundo com Python!

O que você aprenderá
Como usar o Streamlit
Desenvolva e implante um aplicativo de dados para compartilhar modelos de aprendizado de máquina na web
Extraia dados em tempo real com uma API (Yahoo Finance)
Usando a nuvem com Streamlit Cloud
Crie uma interface de usuário atraente (UI / UX)
Estruture seu programa Python para desenvolvimento web
Saber otimizar uma aplicação Streamlit (Cache/Sessão/Formulário...)
Usando Git e Github para versionar seu código
Supere o Jupyter Notebook e dê vida ao seu projeto de dados

Requisitos
Um conhecimento básico da linguagem de programação Python é necessário para entender melhor os conceitos abordados neste treinamento. O conhecimento simples é suficiente.
Não são necessárias habilidades de desenvolvimento web e/ou engenharia de dados. Todos os conceitos são abordados desde o início.
Nenhuma experiência na nuvem é necessária. Você aprenderá tudo o que precisa saber para a parte de implantação/produção.

Descrição
Você já sentiu a frustração de ter desenvolvido um ótimo modelo de Machine Learning em seu Jupyter Notebook e nunca ter conseguido testá-lo em relação ao uso no mundo real? Essa é a principal proposta de valor do Streamlit: Ser capaz de implantar seu projeto de dados na web para que o mundo inteiro possa usá-lo por meio de seu próprio aplicativo da web! Assim, todos os seus projetos de dados ganharão vida! Você será capaz de: Compartilhar seu belo classificador de imagens para que outras pessoas possam usar seu modelo fazendo upload de suas próprias imagens.Implantar a pontuação de sentimento dos últimos tweets de Elon Musk em tempo real com NLP.Ou criar painéis interativos para suas equipes corporativas com um sistema de autenticação para restringir o acesso a apenas algumas pessoas. Desenvolvi este curso depois que dezenas de pessoas me contataram para saber como desenvolvi um aplicativo web de reserva de trem em tempo real usado por mais de 10.000 pessoas. Porque sim, você pode usar o streamlit para qualquer tipo de aplicativo e não apenas para aplicativos de dados/IA!Resumindo, centenas de casos de uso são possíveis com o streamlit!O melhor disso é que tudo o que você precisa é algum conhecimento de Python.E que não são necessárias habilidades em desenvolvimento web, engenharia de dados ou mesmo nuvem. Este curso está dividido em 2 partes: Uma parte de exercícios onde veremos todos os fundamentos do Streamlit, desde a conexão a um sistema de banco de dados, passando pela criação da interface e finalmente a parte de implantação na nuvem! Uma segunda parte dedicada ao projeto de treinamento: Desenvolvimento e produção de um aplicativo de rastreamento e análise de ações S&P5O0, incluindo a visualização da evolução do preço das ações e o cálculo de indicadores de desempenho. Os dados serão solicitados por meio de uma API. Leve seus projetos de dados para o próximo nível com o Streamlit! Aproveite o treinamento PS : Este curso é a versão em inglês de outro curso de francês sobre streamlit que coloquei na udemy.

Visão geral
Seção 1: Introdução
Aula 1 Mensagem de boas vindas!
Aula 2 Apresentação do treinamento
Aula 3 O que é Streamlit?
Aula 4 O que você aprenderá neste curso?
Seção 2: Preparando seu ambiente de trabalho
Aula 5 Instalação + download do diretório Github
Aula 6 Apresentação do código
Aula 7 Instalação do ambiente virtual
Seção 3: Os fundamentos do Streamlit
Aula 8 Apresentação
Aula 9 Exercício parte 1 - Fundamentos Streamlit
Aula 10 Exercício parte 2 - Fundamentos Streamlit
Aula 11 Explicações do projeto final
Aula 12 Projeto Final parte 1 - os fundamentos
Seção 4: Interação com o usuário (UI / UX)
Aula 13 Apresentação
Aula 14 Exercício Parte 1 - Interação
Aula 15 Exercício Parte 2 - Interação
Aula 16 Projeto Parte 1 - Interação
Aula 17 Projeto Parte 2 - Interação
Seção 5: Visualização com Streamlit
Aula 18 Apresentação
Aula 19 Exercícios - visualização
Aula 20 Projeto - visualização
Seção 6: recursos avançados
Apresentação da Aula 21
Aula 22 Formulário
Aula 23 Sessão
Aula 24 Cache
Seção 7: Implantação de aplicativos na web com Streamlit Cloud
Aula 25 Nuvem Streamlit
Seção 8: Conclusão
Aula 26 Conclusão
Pessoas interessadas em dados e Python, mas frustradas por nunca poderem compartilhar seus modelos de aprendizado de máquina com eles!,Cientistas de dados em empresas que desejam compartilhar seu trabalho ou painéis de aprendizado de máquina internamente para seus colaboradores.,Alguém que tem uma ideia para um projeto de aplicativo web e deseja desenvolver um MVP em algumas horas!,Todos os cientistas de dados começando com a produção de aplicativos de dados

Pagina inicial
https://www.udemy.com/course/streamlit-deploy-your-data-ml-app-on-the-web-with-python/

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