Streamlit for Data Science - Second Edition: Create interactive data apps in Python
Lingua: inglese
Editore: Packt Publishing, 2023
- Brossura
- Usato
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
Venditore AbeBooks dal 28 gennaio 2020
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Codice articolo 46743495
- Titolo
- Streamlit for Data Science - Second Edition: Create interactive data apps in Python
- Autore
- Richards, Tyler
- Editore
- Packt Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2023
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 180324822X
- ISBN 13
- 9781803248226
- Edizione
- seconda edizione
An easy-to-follow and comprehensive guide to creating data apps with Streamlit, including how-to guides for working with cloud data warehouses like Snowflake, using pretrained Hugging Face and OpenAI models, and creating apps for job interviews.
Key Features
- Create machine learning apps with random forest, Hugging Face, and GPT-3.5 turbo models
- Gain an insight into how experts harness Streamlit with in-depth interviews with Streamlit power users
- Discover the full range of Streamlit’s capabilities via hands-on exercises to effortlessly create and deploy well-designed apps
Book Description
If you work with data in Python and are looking to create data apps that showcase ML models and make beautiful interactive visualizations, then this is the ideal book for you. Streamlit for Data Science, Second Edition, shows you how to create and deploy data apps quickly, all within Python. This helps you create prototypes in hours instead of days!
Written by a prolific Streamlit user and senior data scientist at Snowflake, this fully updated second edition builds on the practical nature of the previous edition with exciting updates, including connecting Streamlit to data warehouses like Snowflake, integrating Hugging Face and OpenAI models into your apps, and connecting and building apps on top of Streamlit databases. Plus, there is a totally updated code repository on GitHub to help you practice your newfound skills.
You'll start your journey with the fundamentals of Streamlit and gradually build on this foundation by working with machine learning models and producing high-quality interactive apps. The practical examples of both personal data projects and work-related data-focused web applications will help you get to grips with more challenging topics such as Streamlit Components, beautifying your apps, and quick deployment.
By the end of this book, you'll be able to create dynamic web apps in Streamlit quickly and effortlessly.
What you will learn
- Set up your first development environment and create a basic Streamlit app from scratch
- Create dynamic visualizations using built-in and imported Python libraries
- Discover strategies for creating and deploying machine learning models in Streamlit
- Deploy Streamlit apps with Streamlit Community Cloud, Hugging Face Spaces, and Heroku
- Integrate Streamlit with Hugging Face, OpenAI, and Snowflake
- Beautify Streamlit apps using themes and components
- Implement best practices for prototyping your data science work with Streamlit
Who this book is for
This book is for data scientists and machine learning enthusiasts who want to get started with creating data apps in Streamlit. It is terrific for junior data scientists looking to gain some valuable new skills in a specific and actionable fashion and is also a great resource for senior data scientists looking for a comprehensive overview of the library and how people use it. Prior knowledge of Python programming is a must, and you’ll get the most out of this book if you’ve used Python libraries like Pandas and NumPy in the past.
Table of Contents
- An Introduction to Streamlit
- Uploading, Downloading, and Manipulating Data
- Data Visualization
- Machine Learning and AI with Streamlit
- Deploying Streamlit with Streamlit Community Cloud
- Beautifying Streamlit Apps
- Exploring Streamlit Components
- Deploying Streamlit Apps with Hugging Face and Heroku
- Connecting to Databases
- Improving Job Applications with Streamlit
- The Data Project – Prototyping Projects in Streamlit
- Streamlit Power Users
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Tyler Richards is a senior data scientist at Snowflake, working on a variety of Streamlit-related projects. Before this, he worked on integrity as a data scientist for Meta and non-profits like Protect Democracy. While at Facebook, he launched the first version of this book and subsequently started working at Streamlit, which was acquired by Snowflake early in 2022.
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Woodford Green, Regno Unito
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Woodford Green, Regno Unito IG8 8HD
Condizioni di vendita
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Authorized representative: Danielle Hainsey
Diritto di recesso
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
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