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學習 Python Streamit 框架

Contents

最近 OpenAI 很熱門，學習 OpenAI 的門檻也不是很高，因此你可以快速利用 OpenAI 提供的 LLM 服務來做一個 MVP demo 給有興趣的客戶看

Streamlit 是一個很方便的雲端服務，你只要使用他的框架，可以在你的電腦端先測試好，然後把程式碼上傳到 github ，最後在 Streamlit 的後端做一些簡單設定，你的作品就可以很快地開放給其他人使用

修改軟體的變更與更新也很方便，當你把變更 push 到 github 後，Streamlit 會自動更新你的 push 結果

對了你不需要使用 HTML/JS/CSS 這些前端開發技術，你只要會 Python 就可以了

從這 30 小時的課程，你會學到

  • 學習 Streamlit 框架的基礎知識
  • 使用 Streamlit 建立機器學習 Web 應用程式和資料應用程式
  • 部署Streamlit Python網路應用程式

要求

課程說明

你在嘗試為你的資料科學專案建立 Web 應用程式時有困難嗎？你是否花了更多的時間試圖用你的資料建立一個簡單的MVP應用程式來向你的客戶和其他人展示？那麼讓我向你介紹 Streamlit–一個用於建構 Web 應用程式的 python 框架。

歡迎來到最酷的線上資源，學習如何使用強大的 Streamlit 框架和 Python 建立資料科學應用程式和機器學習 Web 應用程式。

本課程將教你 Streamlit–這個 python 框架可以讓你在建立資料科學和機器學習 Web 應用程式時不用花費數天和數週的時間。

在這個課程中，我們將涵蓋你需要知道的關於 Streamit 的一切，例如

Streamlit的基本原理和基礎知識。

  • 使用文字
  • 使用小工具（按鈕、滑塊)
  • 顯示資料
  • 顯示圖表和圖畫
  • 使用媒體檔案（音訊、圖片、影片）。
  • Stream 的版面設計
  • 檔案上傳
  • Streamlit靜態元件
    • 建立很酷的資料視覺化應用程式
    • 如何用 Streamlit 建構一個完整的 Web 應用程式

在這個令人興奮的課程結束時，你將能夠

  • 在數小時而非數天內建構資料科學應用程式
  • 使用 streamlit 將你的機器學習模型製作成 Web 應用程式
  • 建構一些很酷、很有趣的資料應用程式
  • 使用Docker、Heroku、Streamlit Share等部署你的 Streamlit 應用程式

加入我們吧，我們將探索建立資料和機器學習應用程式的世界。

在課程中見，請保持祝福。

上完本課程的提示

  • 請和我們一起寫或編碼，不要只是看，這將加強你的理解
  • 你可以根據自己的需要調節影片的速度和音訊，如果速度太快，最好是-0.75倍
  • 建議的先決條件是瞭解Python
  • 本課程是關於 Streamit的ML框架，在幾小時內而不是幾周內建立資料應用程式。我們將盡力為初學者和專業人員涵蓋一些概念。

目標受眾

  • 對 Streamlit 感到好奇的 Python 初級開發者
  • 希望更快地製作模型的資料科學家和機器學習工程師

講師簡介

Jesse E. Agbe 開發者  ( 更多講師主講課程介紹 )

大家好，我是 Jesse，一個開發者和研究者，痴迷於通過建立簡單有用的工具和教別人如何以最好的方式來優化現有的技術。

我的目標是幫助人們優化和利用技術來解決某些類型的問題，並在生活、信仰和事業上成長。

資料的運用與分析改變了我的生活，我期待著分享我們如何利用資料來改變人類。

和我一起學習，一起建設。

英文字幕：有

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