Avez-vous déjà ressenti la frustration d'avoir développé un super modèle de Machine Learning sur votre Jupyter Notebook et de ne jamais pouvoir le confronter à une utilisation réelle ?
C'est la proposition de valeur de Streamlit et de cette formation:
Pouvoir déployer votre projet Data sur le web afin que le monde entier puisse l'utiliser grâce à votre propre application web !
Ainsi, l'ensemble de vos projets Data vont prendre vie !
Vous allez ainsi pouvoir :
Partagez votre superbe classificateur d'images afin que d'autres personnes puissent utiliser votre modèle en y téléchargeant leurs propres images.
Déployez en temps réel le score de sentiment des derniers tweets d'Elon Musk avec du NLP.
Ou encore réaliser des dashboards interactifs à destination de vos équipes en entreprise avec un système d'authentification pour restreindre l'accès à seulement quelques personnes.
J'ai développé ce cours après que des dizaines de personnes m'aient contacté pour me demander comment j'avais fait pour développer une application web de réservation de trains en temps réel, utilisée par plus de 10 000 personnes. Car oui on peut utiliser streamlit pour tous types d'applications et non seulement des applications data / IA !
Bref, des centaines de cas d'usage sont possibles avec streamlit !
Ce qui est formidable dans tout ça, c'est qu'il suffit uniquement d'avoir des connaissances en Python.
Et qu'aucune compétence en Développement web, en Data Engineering ou même en cloud n'est nécessaire.
Ce cours est scindé en 2 parties :
Une partie exercice où nous verrons l'ensemble des fondamentaux de Streamlit, depuis la connection à un système de base de donnée, en passant par la création de l'interface puis finalement la partie sur le déploiement dans le cloud !
Une seconde partie destinée au projet de formation : Développement et mise en production d'une application de tracking et d'analyse des actions du S&P5O0 avec notamment la visualisation de l'évolution du cours des actions et le calcul d'indicateurs de performances. Les données seront requêtées via une API.
Faites passer vos projets data à l'étape supérieure avec Streamlit !
Bonne formation :)
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