O Streamlit é uma biblioteca Python de código aberto que facilita a criação e o compartilhamento de aplicativos da Web personalizados e bonitos para aprendizado de máquina e ciência de dados que podem ser usados para compartilhar resultados de análise, criar experiências interativas complexas e ilustrar novos modelos de aprendizado de máquina. Em apenas alguns minutos, você pode criar e implantar aplicativos de dados poderosos.
Nesse curso quero apresentar essa incrível ferramenta a você, que gosta da área de Data Science e que deseja evoluir em sua carreira, aprendendo a utilizar aplicações web para servir de interface com o modelo preditivo que foi criado. A você que gosta da área de Desenvolvimento Web, quero apresentar a você, uma ferramenta que vai te ajudar na criação de Data Apps, com a possibilidade de criar aplicações analíticas focadas em Machine Learning.
Na primeira seção do curso, vamos apresentar a instalação das ferramentas (Sublime Text e Python), além de aprendermos a trabalhar com ambiente virtual de desenvolvimento em Python, o que vai ser muito útil durante o decorrer do curso. Se você tiver dificuldades em trabalhar com o terminal do seu SO, temos três aulas que vai te ajudar com esse objetivo.
Na segunda seção do curso vamos instalar o Streamlit e vamos abordar a fundamentação teórica e prática que envolve o Streamlit. Vamos abordar diversos conteúdos, como: Write e Magic; Elementos de Texto; Elementos de Dados; Gráficos; Widgets; Layouts; Mídias, etc. O objetivo nessa seção é familiarizar o aluno tanto quanto possível com o Streamlit.
Na terceira seção do curso, estaremos criando diversos Data Apps com Streamlit. Nosso objetivo é construir projetos do zero que envolvam a criação e execução de modelos de Machine Learning, desde problemas de regressão a problemas de classificação. Teremos projetos envolvendo Processamento de Linguagem Natural e Processamento de Imagens / Visão Computacional.
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