Streamlit ist ein Open-Source-Python-Framework, das speziell für die schnelle Entwicklung und Bereitstellung von Datenanwendungen und interaktiven Dashboards entwickelt wurde. Es ermöglicht Data Scientists und Entwicklern, mit wenigen Codezeilen beeindruckende Web-Apps zu erstellen, die Daten visualisieren und Machine Learning-Modelle präsentieren. Die Einfachheit und Intuitivität von Streamlit macht es zu einem beliebten Werkzeug für die schnelle Umsetzung von Ideen in funktionierende Anwendungen, ohne tiefgreifende Web-Entwicklungskenntnisse vorauszusetzen.

Grundlagen von Streamlit
  • Einführung in Streamlit, Installation und Setup, erste einfache Apps
  • Grundlegende Streamlit-Komponenten: Anzeigen von Text, Daten und Grafiken
  • Interaktivität mit Streamlit: Buttons, Sliders, Text Input
Datenvisualisierung mit Matplotlib und Seaborn
  • Einführung in Matplotlib und Seaborn, grundlegende und fortgeschrittene Visualisierungen
  • Integration von Matplotlib und Seaborn in Streamlit
Erweiterte Streamlit-Funktionen und -Layouts
  • Fortgeschrittene Widgets und Zustandsmanagement in Streamlit
  • Streamlit Layouts: Spalten, Tabs, Seitenleisten
  • Datei-Uploads und Arbeiten mit Medien (Audio, Bilder, Video) in Streamlit
  • Erstellung interaktiver Dashboards mit Streamlit
Erstellung und Deployment einer vollständigen Streamlit-Anwendung
  • Caching und Performance-Optimierung in Streamlit
  • Projektarbeit - Entwicklung einer vollständigen Streamlit-Anwendung
  • Deployment der Anwendung (Heroku, Docker, Streamlit Sharing)