Descripción
Una guía completa y fácil de seguir para crear aplicaciones de datos con Streamlit, que incluye guías prácticas para trabajar con almacenes de datos en la nube como Snowflake, usar modelos preentrenados de Hugging Face y OpenAI, y crear aplicaciones para entrevistas de trabajo.
Características clave:
- Cree aplicaciones de aprendizaje automático con modelos de Random Forest, Hugging Face y GPT-3.5 turbo
- Obtenga una visión de cómo los expertos aprovechan Streamlit con entrevistas en profundidad a usuarios avanzados de Streamlit
- Descubra la gama completa de capacidades de Streamlit a través de ejercicios prácticos para crear e implementar aplicaciones bien diseñadas sin esfuerzo
Descripción del libro:
Si trabaja con datos en Python y busca crear aplicaciones de datos que muestren modelos de ML y realicen hermosas visualizaciones interactivas, este es el libro ideal para usted. Streamlit for Data Science, Segunda edición, le muestra cómo crear e implementar aplicaciones de datos rápidamente, todo dentro de Python. ¡Esto le ayuda a crear prototipos en horas en lugar de días!
Escrita por un prolífico usuario de Streamlit y científico de datos sénior en Snowflake, esta segunda edición totalmente actualizada se basa en la naturaleza práctica de la edición anterior con emocionantes actualizaciones, que incluyen la conexión de Streamlit a almacenes de datos como Snowflake, la integración de modelos de Hugging Face y OpenAI en sus aplicaciones, y la conexión y construcción de aplicaciones sobre bases de datos de Streamlit. Además, hay un repositorio de código totalmente actualizado en GitHub para ayudarle a practicar sus nuevas habilidades.
Comenzará su viaje con los fundamentos de Streamlit y construirá gradualmente sobre esta base trabajando con modelos de aprendizaje automático y produciendo aplicaciones interactivas de alta calidad. Los ejemplos prácticos de proyectos de datos personales y aplicaciones web centradas en datos relacionadas con el trabajo le ayudarán a comprender temas más desafiantes como los componentes de Streamlit, embellecer sus aplicaciones y la implementación rápida.
Al final de este libro, podrá crear aplicaciones web dinámicas en Streamlit de forma rápida y sin esfuerzo.
Lo que aprenderá:
- Configure su primer entorno de desarrollo y cree una aplicación básica de Streamlit desde cero
- Cree visualizaciones dinámicas utilizando bibliotecas de Python integradas e importadas
- Descubra estrategias para crear e implementar modelos de aprendizaje automático en Streamlit
- Implemente aplicaciones de Streamlit con Streamlit Community Cloud, AWS y Heroku
- Integre Streamlit con Hugging Face, OpenAI y Snowflake
- Embellezca las aplicaciones de Streamlit utilizando temas y componentes
- Implemente las mejores prácticas para prototipar su trabajo de ciencia de datos con Streamlit
A quién va dirigido este libro:
Este libro está dirigido a científicos de datos y entusiastas del aprendizaje automático que desean comenzar a crear aplicaciones de datos en Streamlit. Es excelente para científicos de datos junior que buscan adquirir nuevas habilidades valiosas de una manera específica y práctica, y también es un gran recurso para científicos de datos senior que buscan una visión general completa de la biblioteca y cómo la utilizan las personas. El conocimiento previo de la programación en Python es imprescindible, y sacará el máximo provecho de este libro si ha utilizado bibliotecas de Python como Pandas y NumPy en el pasado.
Autor: Tyler Richards
Editorial: Packt Publishing
Publicado: 28/09/2023
Páginas: 300
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 1.14 libras
Tamaño: 9.25 pulgadas de alto x 7.50 pulgadas de ancho x 0.63 pulgadas de profundidad
ISBN13: 9781803248226
ISBN10: 180324822X
Categorías BISAC:
- Informática | Internet | Contenido generado por el usuario
- Informática | Ciencia de datos | Almacenamiento de datos
- Informática | Programación | Dispositivos móviles
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