Training Streamlit

Tijdens de training Streamlit leer je hoe je op een eenvoudige manier interactieve data-applicaties bouwt met Python. Je ontdekt hoe je datasets laadt, analyseert en visualiseert binnen een gebruiksvriendelijke webinterface, zonder dat je diepgaande front end-kennis nodig hebt. Door middel van praktijkoefeningen en een data-gerichte casus bouw je stap voor stap een interactieve Streamlit-app, waarmee je inzichten uit data op een toegankelijke manier kunt presenteren

Algemene omschrijving

Streamlit is een krachtig Python-framework waarmee je eenvoudig interactieve webapplicaties kunt bouwen voor data-analyse en visualisatie. In tegenstelling tot traditionele webontwikkelingstools, stelt Streamlit je in staat om snel en zonder uitgebreide front end-kennis data-apps te ontwikkelen die direct bruikbaar zijn. Dit maakt het bijzonder geschikt voor data scientists, analisten en iedereen die op een intuïtieve manier inzichten uit data wil presenteren.

Tijdens deze training leer je hoe Streamlit wordt ingezet om data toegankelijk en interactief te maken. We behandelen hoe je datasets laadt, verwerkt en visualiseert binnen een gebruiksvriendelijke interface. Je krijgt inzicht in de interactieve elementen die Streamlit biedt, zoals sliders, selecties en knoppen, waarmee je dynamische datavisualisaties kunt creëren.

De training is praktijkgericht: je werkt stap voor stap aan een data-gestuurde casus waarbij je een functionele Streamlit-app ontwikkelt. Aan de hand van een dataset leer je hoe je gegevens visualiseert met bibliotheken zoals Matplotlib en Plotly en hoe je filters en interactieve dashboards implementeert. Daarnaast kijken we naar hoe je je applicatie eenvoudig kunt deployen, zodat je deze kunt delen met anderen.

Na deze training ben je in staat om zelfstandig interactieve data-applicaties te bouwen en te publiceren met Streamlit. Dit opent de deur naar snellere data-analyse en effectievere communicatie van inzichten binnen teams en organisaties.

Cursus Streamlit

Met de cursus Streamlit leer je hoe je op een eenvoudige manier interactieve data-applicaties bouwt met Python. Streamlit maakt het mogelijk om zonder uitgebreide front end-kennis een gebruiksvriendelijke webinterface te creëren voor data-analyse en visualisatie. In deze cursus ontdek je hoe je datasets laadt, bewerkt en visualiseert met interactieve elementen zoals sliders en knoppen. Je werkt hands-on aan een data-gestuurde casus en bouwt een complete Streamlit-app die direct toepasbaar is in de praktijk

Bedrijfstraining Streamlit

Wil je Streamlit in gaan zetten in je organisatie? In een bedrijfstraining kunnen wij de training volledig op maat verzorgen voor jou individueel of samen met een groep collega's.

Programma

Tijdens de Training Streamlit komen in basis onderstaande onderwerpen aan bod. Afhankelijk van ontwikkelingen op het vakgebied, kan de feitelijke trainingsinhoud hier echter van afwijken. Bel ons gerust voor meer informatie over de actuele inhoud.

• Introductie Streamlit
• • Wat is Streamlit en waarom is het populair voor data-applicaties?
  • Vergelijking met andere webframeworks voor data science
  • Installatie en eerste stappen met Streamlit
• Basisfunctionaliteiten van Streamlit
• • Opzetten van een Streamlit-app
  • Basiscomponenten
  • • Tekst en afbeeldingen
    • Markdown en HTML
  • Werken met widgets
  • • Knoppen en selecties
    • Sliders en tekstinvoer
• Werken met datasets in Streamlit
• • Laden van datasets
  • • CSV en JSON
    • Databases en API’s
  • Data-verwerking
  • • Gebruik van Pandas en NumPy
    • Opschonen en manipuleren van data
  • Dynamische dataweergave
  • • Tabellen en dataviews
    • Sorteren en filteren van gegevens
• Datavisualisatie in Streamlit
• • Integratie met visualisatielibraries
  • • Matplotlib
    • Seaborn
    • Plotly
  • Interactieve grafieken en dashboards
  • • Lijn-, staaf- en spreidingsdiagrammen
    • Kaarten en heatmaps
  • Live updates en dynamische filters
  • • Data visualiseren op basis van gebruikersinput
• Interactiviteit en gebruikersinput
• • Gebruik van formulieren en interactieve widgets
  • • Invulvelden en keuzemenu’s
    • Knoppen en sliders
  • Verwerken van invoer in real-time analyses
  • Filter- en zoekfuncties implementeren
• Werken aan een praktijkcasus
• • Opzetten van een interactieve data-analyse app
  • • Keuze van dataset en probleemstelling
    • Structuur en opzet van de applicatie
  • Toevoegen van interactiviteit en dynamische visualisaties
  • • Gebruikerssturing en dataverwerking
  • Testen en verbeteren van de applicatie
  • • Debugging en foutopsporing
    • Optimalisatie en performance
• Deployen en delen van je Streamlit-app
• • Hostingopties voor Streamlit-apps
  • • Streamlit Sharing
    • Heroku en andere cloudplatformen
  • Best practices voor deployment
  • • Beheer van dependencies
    • Versiebeheer en samenwerking