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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/streamlit-deployer-son-app-de-machine-learning-sur-le-web/
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课程名称：Streamlit：在网络上部署您的机器学习应用 课程概述：您是否曾经感到沮丧，因为您在Jupyter Notebook上开发了出色的机器学习模型，却无法将其应用于实际使用中？本课程的核心价值在于使用Streamlit，能够将您的数据项目部署到网络上，让全世界都可以通过您的网页应用使用它！您的数据项目将因此而焕发生机！您将能够分享您精彩的图像分类器，供其他人上传自己的图像来使用您的模型；实时部署埃隆·马斯克最新推文的情感分析分数，运用自然语言处理（NLP）；或者为您的团队制作互动仪表板，并设置身份验证系统，限制只有部分人可以访问。 本课程是我在接到数十人询问我如何开发一款实时火车预订应用后而设计的，这款应用已被超过10,000人使用。实际上，Streamlit可以用于各种类型的应用，而不仅限于数据或人工智能相关的应用！与Streamlit相关的用例有成百上千种！最令人惊喜的是，您只需具备Python基础知识，就可以开始，而不需要具备Web开发、数据工程甚至云技术的技能。 课程分为两部分：第一部分为实操练习，我们将学习Streamlit的基础知识，包括如何连接到数据库、创建用户界面，以及最后的云部署部分。第二部分则专注于培训项目：开发和上线一款对标准普尔500指数（S&P 500）股票进行跟踪和分析的应用，包含股票价格变动的可视化和性能指标的计算，数据将通过API请求获取。 让您的数据项目通过Streamlit更进一步吧！祝您学习愉快！
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:)
