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Streamlit實戰指南--使用Python創建互動式數據應用/人工智慧與大數據系列

  • 作者:(澳)泰勒·理查德斯|責編:劉志紅|譯者:殷海英//劉志紅//黃繼敏
  • 出版社:電子工業
  • ISBN:9787121484520
  • 出版日期:2024/08/01
  • 裝幀:平裝
  • 頁數:261
人民幣:RMB 148 元      售價:
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內容大鋼
當數據科學家使用Python處理數據,並希望創建展示ML模型的數據應用程序,以及進行易於創建的互動式可視化時,那麼Streamlit將是最理想的選擇。Streamlit for Data Science(第2版)向數據科學家展示了如何在Python內快速創建和部署小部件和儀錶板。這可以幫助他們在幾小時內而不是幾天內創建原型。 為了掌握Streamlit這項技術,需要通過大量的實際案例來學習。本書由一個富有創造力的Streamlit用戶編寫,他在第一版發布后就一直使用該技術,本選題建立在前一版的實用性基礎上,帶來大量的更新,包括將Streamlit連接到Snowflake數據倉庫,部署在Hugging Face上,以及在GitHub上提供完全更新的代碼庫,通過這些內容可以幫助讀者練習新發布的技能。 讀者將從Streamlit的基礎知識開始Streamlit的學習,並通過使用機器學習模型和製作高質量的互動式應用程序逐漸熟悉Streamlit的使用技巧。本書通過實際示例幫讀者掌握許多更具挑戰性的主題,如Streamlit組件、美化應用程序和快速部署。 通過本書,讀者將能夠輕鬆快速地在Streamlit中創建動態web應用程序。

作者介紹
(澳)泰勒·理查德斯|責編:劉志紅|譯者:殷海英//劉志紅//黃繼敏

目錄
第1章  Streamlit簡介技術要求
  為什麼選擇Streamlit
  安裝Streamlit
  組織Streamlit應用程序
  Streamlit繪圖演示
  從頭開始創建一個應用程序
  在Streamlit應用中使用用戶輸入
  在Streamlit中添加文本
  本章小結
第2章  上傳、下載和作數據技術要求
  環境設置:使用Palmer的Penguins
  數據集
  探索Palmer的Penguins數據集
  Streamlit中的流程式控制制
  調試Streamlit應用程序
    在Streamlit中開發
    在Jupyter中探索,然後複製到
  Streamlit中
  Streamlit中的數據作
  緩存簡介
  會話狀態的持久性
  本章小結
第3章  數據可視化技術要求
  舊金山樹木(SF Tree)數據集:
  一個新的數據集
  Streamlit可視化用例
  Streamlit的內置圖表函數
  Streamlit的內置可視化選項
    Plotly
    Matplotlib和Seaborn
    Bokeh
    Altair
    PyDeck
    配置選項
  本章小結
第4章  Streamlit中的機器學和人工智慧技術要求
  標準機器學工作流程
  預測企鵝的種類
  在Streamlit中利用預訓練的
  機器學模型
  在Streamlit應用程序中訓練模型
  理解機器學結果
  集成外機器學庫:
  Hugging Face示例
  集成外AI庫:OpenAI示例
    在OpenAI中進行身份驗證
    OpenAI API的成本
    Streamlit和OpenAI
  本章小結
第5章  使用Streamlit社區雲署Streamlit技術要求

  使用Streamlit社區雲
  GitHub快速入門
  使用Streamlit社區雲進行署
  調試Streamlit社區雲
    Streamlit Secrets
  本章小結
第6章  美化Streamlit應用程序技術要求
  設置舊金山(SF)樹木數據集
  在Streamlit中使用列
  探索頁面配置
  使用Streamlit標籤
  使用Streamlit側邊欄
  使用顏色選擇器輸入顏色
  創建多頁應用程序
  可編輯的DataFrame
  本章小結
第7章  探索Streamlit組件技術要求
  使用streamlit-aggrid添加可編輯的 DataFrame
  使用streamlit-plotlyevents
  創建可鑽取的圖表
  使用Streamlit組件——streamlit-lottie
  使用Streamlit組件——streamlit-pandas-profiling
  使用st-folium創建互動式地圖
  使用streamlit-extras創建輔助函數
  查找更多組件
  本章小結
第8章  使用Hugging Face和Heroku署
  Streamlit應用程序技術要求
  在Streamlit Community Cloud、Hugging Face和Heroku之間進行選擇
  使用Hugging Face署
  Streamlit應用程序
  使用Heroku署Streamlit
  應用程序
    設置並登錄Heroku
    克隆並配置本地存儲庫
    署到Heroku
  本章小結
第9章  連接資料庫
  技術要求
  使用Streamlit連接到Snowflake
  使用Streamlit連接到BigQuery
  向查詢添加用戶輸入
  組織查詢
  本章小結
第10章  使用Streamlit化求職申請
  技術要求
  Streamlit技能展示項目
    機器學習-企鵝應用程序
    可視化-美觀的樹木應用
  在Streamlit中化求職申請

    問題
    回答問題1
    回答問題2
  本章小結
第11章  數據項目——在Streamlit中項目原型
  技術要求
  數據科學創意
  收集和清理數據
  創建小可行產品(MVP)
    我每年閱讀多少本書
    我通常需要多長時間讀完一本書
    我讀的書有多少頁
    我所讀的書籍是哪一年出版的
    如何比較我與其他Goodreads
    用戶的書評
  迭代改進
    通過動畫進行美化
    通過文本和額外的統計數據構建敘述
    通過文本和附加統計數據構建敘事
  托管和推廣
  本章小結
第12章  Streamlit用戶
  Fanilo Andrianasolo
  Adrien Treuille
  Gerard Bentley
  Arnaud Miribel和Zachary
  Blackwood
  Yuichiro Tachibana
  本章小結

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