Streamlit: Creación de Aplicaciones Web para Aprendizaje Automático y Ciencia de Datos

 

[Prompt: StreamLit FrameWork, in dynamics style, high dynamic range, hyper realistic, highly detailed, 8K, intense close, uhd image']
[Prompt: StreamLit FrameWork, in dynamics style, high dynamic range, hyper realistic, highly detailed, 8K, intense close, uhd image']

 

Este artículo explora la biblioteca Streamlit, una herramienta de código abierto en Python que facilita crear y compartir atractivas aplicaciones web personalizadas para el aprendizaje automático y la ciencia de datos. Descubre cómo en pocos minutos puedes desarrollar y desplegar potentes aplicaciones de datos. Si eres nuevo en Streamlit y no sabes por dónde empezar, este es el lugar adecuado.

 

Streamlit: La Biblioteca:

Streamlit es una biblioteca de código abierto en Python que simplifica la creación de aplicaciones web personalizadas para el aprendizaje automático y la ciencia de datos. En cuestión de minutos, puedes desarrollar y desplegar aplicaciones de datos poderosas. Así que, ¡comencemos!

Primeros Pasos:

Si eres nuevo en Streamlit y no sabes por dónde empezar, estás en el lugar correcto. Aprende sobre nuestras API con explicaciones prácticas de funciones y características específicas. También puedes probar aplicaciones asombrosas creadas por nuestros usuarios y seleccionadas de nuestros foros o Twitter.

Biblioteca Streamlit:

La biblioteca Streamlit incluye nuestra guía para comenzar, referencia de API y funciones avanzadas de la biblioteca principal, como el almacenamiento en caché, la personalización y los componentes de Streamlit.

Streamlit Community Cloud:

Streamlit Community Cloud es una plataforma abierta y gratuita para que la comunidad despliegue, descubra y comparta aplicaciones y código de Streamlit entre sí. Crea una nueva aplicación, compártela con la comunidad, obtén retroalimentación, itera rápidamente con actualizaciones de código en vivo y ¡deja un impacto!

Base de Conocimientos:

La base de conocimientos es una biblioteca de autoservicio con consejos, tutoriales paso a paso y artículos que responden tus preguntas sobre la creación y el despliegue de aplicaciones de Streamlit.

Novedades de Streamlit:

  • Introducción de st.scatter_chart: un nuevo elemento de gráfico simple para crear gráficos de dispersión de manera rápida y sencilla en Streamlit.
  • Presentamos st.link_button: abre un enlace externo en una nueva pestaña con un toque más llamativo que un simple enlace de texto.
  • Anuncio de la disponibilidad general de st.rerun, un comando para interrumpir tu script y activar una repetición inmediata.
  • Ahora puedes inicializar widgets con un estado vacío estableciendo "None" como valor inicial en st.number_input, st.selectbox, st.date_input, st.time_input, st.radio, st.text_input y st.text_area.


Streamlit Community Cloud y GitHub Codespace:

Streamlit Community Cloud facilita la creación y edición de aplicaciones de Streamlit en la nube con GitHub Codespace.

Unete a la Comunidad Streamlit:

Streamlit no es solo una forma de crear aplicaciones de datos; también es una comunidad de creadores que comparten aplicaciones e ideas, y se ayudan mutuamente a mejorar su trabajo. Únete a nuestro foro de la comunidad, donde puedes hacer preguntas, compartir ideas y obtener ayuda con cualquier problema.

Este artículo te ofrece una visión completa de la biblioteca Streamlit y cómo puedes utilizarla para crear aplicaciones web personalizadas para proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos. También se destaca la importancia de la privacidad y cómo se utilizan las cookies en el sitio. ¡Esperamos que esta información te ayude a comenzar con Streamlit!

 

Documentación oficial: 

Streamlit - https://streamlit.io/
 
Procesamiento de texto realizado gracias a:
OpenAI - https://chat.openai.com/
 
Procesamiento de imagen realizado gracias a:
HuggingFace - https://hugginface.co/

 

Comentarios

Publicar un comentario

Entradas más populares de este blog

Flet: Aplicaciones Interactivas con Python

Imagen
[Prompt: Flet FrameWork, in dynamics style, high dynamic range, hyper realistic, highly detailed, 8K, intense close, uhd image']   Flet es un marco de trabajo (FrameWork) que te permite construir aplicaciones interactivas multiusuario para web, escritorio y dispositivos móviles en tu lenguaje favorito, incluso si no tienes experiencia previa en desarrollo frontend. Con Flet, puedes crear una interfaz de usuario ( UI) para tu programa utilizando controles basados en Flutter de Google. Flet no solo "envuelve" los widgets de Flutter, sino que agrega su propia "opinión" al combinar widgets más pequeños, ocultar complejidades, implementar mejores prácticas de UI y aplicar valores predeterminados razonables. Todo esto garantiza que tus aplicaciones tengan un aspecto moderno y profesional sin esfuerzo adicional. Características Destacadas de Flet: - Permite la construcción de aplicaciones multiusuario interactivas. - Se basa en Flutter ...
En Corto!

Docker: Introducción a Contenedores e Imágenes

Imagen
[Prompt: Docker Container, in dynamics style, high dynamic range, hyper realistic, highly detailed, 8K, intense close, uhd image']   Esta guía de inicio te proporciona instrucciones paso a paso sobre cómo comenzar con Docker. A lo largo de esta guía, aprenderás cómo trabajar con contenedores y crear imágenes. Docker hace que estas capacidades sean accesibles y fáciles de usar, permitiéndote ejecutar aplicaciones de manera aislada en tu máquina anfitriona. Si estás familiarizado con chroot, piensa en un contenedor como una versión extendida de chroot, donde el sistema de archivos proviene de una imagen. Sin embargo, un contenedor agrega aislamiento adicional que no está disponible al usar chroot. Introducción a Contenedores y Docker: Un contenedor es un proceso aislado que se ejecuta en una máquina anfitriona y está aislado de todos los demás procesos en esa máquina. Este aislamiento se logra mediante el uso de espacios de nombres del kernel y cgr...
En Corto!

Machine Learning: ¿Qué es el Aprendizaje Automático?

Imagen
[Prompt: Machine Learning, in dynamics style, high dynamic range, hyper realistic, highly detailed, 8K, intense close, uhd image']   En esta era de la Inteligencia Artificial (IA), el Aprendizaje Automático ( Machine Learning) se destaca como una técnica fundamental que permite a las máquinas aprender y mejorar a partir de datos, en lugar de depender de una programación explícita. En esta introducción al Machine Learning, exploraremos en qué consiste esta tecnología y cómo puede resultar crucial para colaborar entre equipos, mejorar la precisión de los modelos predictivos y automatizar procesos. El Corazón del Machine Learning: Modelos y Datos El proceso de Machine Learning comienza con algoritmos que aprenden de un conjunto de datos de entrenamiento. Este proceso permite crear modelos de Machine Learning que, tras su entrenamiento, pueden ofrecer predicciones y análisis basados en nuevos datos de entrada. Por ejemplo, un algoritmo de aprendiza...
En Corto!