Crie um aplicativo da web de Ciência de Dados usando o Streamlit

Aprenda como transformar seu código de Ciência de Dados em um aplicativo da web dinâmico

Neste curso abrangente, você descobrirá o processo de construção de um aplicativo da web especificamente projetado para projetos de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina. Ao longo do curso, você será apresentado ao Streamlit, um framework poderoso que simplifica a criação de aplicativos da web. Este curso prático irá guiá-lo por todo o processo de desenvolvimento. Você começará criando um código de análise de dados para examinar um conjunto de dados, seguido pelo treinamento do modelo e, finalmente, utilizando o modelo para fazer previsões. Em seguida, você adaptará esse código para transformá-lo em um aplicativo da web usando o Streamlit. Ao fazer isso, você obterá insights valiosos sobre como construir aplicativos da web com base em código Python de forma fácil. O aplicativo da web mostrará texto, quadros de dados e gráficos. Além disso, você terá a capacidade de incorporar interatividade, permitindo que os usuários façam upload de seus próprios arquivos e insiram valores numéricos. Esses exemplos servem como base, pois você terá o conhecimento para personalizar seu aplicativo de acordo com suas preferências. Além disso, você se aprofundará em algoritmos de aprendizado supervisionado, especificamente Regressão Linear, que será usado para fazer previsões em seu conjunto de dados. Não é necessário ter conhecimento prévio em Ciência de Dados ou Desenvolvimento Web, pois este curso fornece todos os fundamentos necessários. Embarque nesta jornada prática e comece a construir aplicativos da web personalizados para projetos de ciência de dados e aprendizado de máquina.

O que você aprenderá:

- Dominar a conversão de um aplicativo de ciência de dados local em um aplicativo da web - Adquirir as habilidades para construir um aplicativo da web usando o Streamlit - Desenvolver uma análise de dados usando Python, Numpy, Pandas, Sklearn e Matplotlib - Adaptar um código básico de análise de dados em Python para um código do Streamlit - Ganhar experiência no treinamento de um modelo de regressão linear