Budowa dashboardów i aplikacji w bibliotece Streamlit - Plan Szkolenia
Szkolenie koncentruje się na praktycznym wykorzystaniu biblioteki Streamlit do tworzenia interaktywnych aplikacji webowych i dashboardów analitycznych w Pythonie. Uczestnicy nauczą się budować funkcjonalne interfejsy użytkownika bez konieczności znajomości HTML, CSS czy JavaScript.
Program prowadzi przez wszystkie kluczowe komponenty Streamlit – od podstawowych elementów tekstowych i layoutu, przez interaktywne widgety wejściowe, po zaawansowane funkcjonalności takie jak formularze, wykresy i obsługa plików. Uczestnicy poznają mechanizmy zarządzania stanem sesji, cache'owania wyników oraz integracji z bazami danych, co pozwala na tworzenie wydajnych aplikacji produkcyjnych.
Szczególny nacisk kładziemy na praktyczne zastosowanie – każdy moduł teorii jest wzbogacony o ćwiczenia, a szkolenie kończy się stworzeniem kompletnego projektu lub dwóch – w zależności od możliwości czasowych.
Po zakończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie projektować aplikacje Streamlit – od prostych dashboardów po zaawansowane narzędzia analityczne. Zdobędzie umiejętności pozwalające na szybkie prototypowanie rozwiązań data science oraz tworzenie interfejsów dla modeli uczenia maszynowego.
Plan Szkolenia
Moduł I: Budowa interfejsu użytkownika
1. Pierwsza aplikacja w Streamlit
2. Wyświetlanie treści – tekst, markdown, nagłówki
3. Organizacja layoutu – zakładki i wielostronicowość
4. Interaktywne elementy wejściowe (selectbox, radio, checkbox, pola tekstowe)
5. Ładowanie i pobieranie plików przez użytkownika
6. Wizualne wskaźniki postępu (progress bar, spinner)
7. Prezentacja danych w formie tabel i JSON
8. Wizualizacje – integracja z bibliotekami wykresów
9. Projektowanie formularzy
Moduł II: Zaawansowana elementy dashboardów
1. Zarządzanie stanem sesji użytkownika
2. Mechanizmy cache'owania dla optymalizacji wydajności
3. Konfiguracja uwierzytelniania i przechowywanie sekretów
4. Połączenie z bazami danych
Moduł III: Projekty praktyczne
1. Aplikacja formularza z zapisem do bazy danych
2. Dashboard analityczny z filtrowaniem i wizualizacją danych
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Budowa dashboardów i aplikacji w bibliotece Streamlit - Plan Szkolenia - Rezerwacja
Budowa dashboardów i aplikacji w bibliotece Streamlit - Plan Szkolenia - Zapytanie
Budowa dashboardów i aplikacji w bibliotece Streamlit - Zapytanie o Konsultacje
Opinie uczestników (2)
Zajeczia praktyczne związane z treścią naprawdę pomagają lepiej zrozumieć każdy temat. Ponadto, styl rozpoczęcia zajęć od wykładu i kontynuowania praktycznymi ćwiczeniami jest dobry i pomocny do połączenia się z wcześniejszym wykładem.
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
Szkolenie - Introduction to Data Science and AI using Python
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Przykłady/ćwiczenia doskonale dostosowane do naszej dziedziny
Luc - CS Group
Szkolenie - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Zaawansowany Python: Najlepsze Praktyki i Wzorce Projektowe
28 godzinTen intensywny, praktyczny kurs obejmuje zaawansowane techniki Pythona, najlepsze praktyki inżynieryjne oraz powszechnie stosowane wzorce projektowe, aby budować łatwe w utrzymaniu, testowalne i wydajne aplikacje w Pythonie. Kurs kładzie nacisk na nowoczesne narzędzia, typowanie, modele współbieżności, wzorce architektoniczne oraz gotowe do wdrożenia przepływy pracy.
Szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą przyjąć profesjonalne praktyki i wzorce dla systemów Pythona na poziomie produkcyjnym.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Stosować typowanie, dataclasses i sprawdzanie typów w Pythonie, aby zwiększyć niezawodność kodu.
- Korzystać z wzorców projektowych i zasad architektonicznych do strukturyzowania solidnych aplikacji.
- Poprawnie implementować współbieżność i równoległość przy użyciu asyncio i multiprocessing.
- Tworzyć dobrze przetestowany kod z wykorzystaniem pytest, testowania opartego na właściwościach i potoków CI.
- Profilować, optymalizować i zabezpieczać aplikacje Pythona do produkcji.
- Pakować, dystrybuować i wdrażać projekty Pythona przy użyciu nowoczesnych narzędzi i kontenerów.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i krótkie prezentacje.
- Praktyczne laboratoria i ćwiczenia programistyczne każdego dnia.
- Projekt końcowy integrujący wzorce, testowanie i wdrożenie.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zamówić dostosowane szkolenie lub skupić się na konkretnym obszarze (dane, web lub infrastruktura), skontaktuj się z nami, aby uzgodnić szczegóły.
Inżynieria Agentowych Systemów AI z Pythonem — Budowa Autonomicznych Agentów
21 godzinTen kurs uczy praktycznych technik inżynierskich do projektowania, budowania, testowania i wdrażania agentowych (autonomicznych) systemów przy użyciu Pythona. Obejmuje pętlę agenta, integrację narzędzi, zarządzanie pamięcią i stanem, wzorce orkiestracji, kontrolę bezpieczeństwa oraz aspekty produkcyjne.
Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, developerów AI oraz inżynierów oprogramowania na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą budować solidne, gotowe do produkcji autonomiczne agenty przy użyciu Pythona.
Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:
- Projektować i implementować pętlę agenta oraz przepływy decyzyjne.
- Integrować zewnętrzne narzędzia i API w celu rozszerzenia możliwości agenta.
- Implementować architektury pamięci krótko- i długoterminowej dla agentów.
- Koordynować wieloetapowe orkiestracje i kompozycję agentów.
- Stosować najlepsze praktyki dotyczące bezpieczeństwa, kontroli dostępu i obserwowalności dla wdrożonych agentów.
Format kursu
- Interaktywne wykłady i dyskusje.
- Praktyczne laboratoria budujące agenty przy użyciu Pythona i popularnych SDK.
- Ćwiczenia oparte na projektach, które tworzą prototypy gotowe do wdrożenia.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.
Wprowadzenie do Data Science i AI przy użyciu Pythona
35 godzinTo 5-dniowe wprowadzenie do Data Science i Sztucznej Inteligencji (AI).
Kurs jest prowadzony z przykładami i ćwiczeniami przy użyciu Pythona.
Sztuczna Inteligencja z Pythonem (Poziom średniozaawansowany)
35 godzinSztuczna Inteligencja z Pythonem to tworzenie inteligentnych systemów przy użyciu bogatego ekosystemu bibliotek AI i uczenia maszynowego w Pythonie.
To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą projektować, implementować i wdrażać rozwiązania AI przy użyciu Pythona.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Implementować algorytmy AI przy użyciu podstawowych bibliotek AI w Pythonie.
- Pracować z modelami uczenia nadzorowanego, nienadzorowanego i ze wzmocnieniem.
- Integrować rozwiązania AI z istniejącymi aplikacjami i przepływami pracy.
- Oceniać wydajność modeli i optymalizować je pod kątem dokładności i efektywności.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Dużo ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.
Opcje dostosowania kursu
- Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.
Handel algorytmiczny z wykorzystaniem Pythona i R
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków biznesowych, którzy chcą zautomatyzować handel za pomocą handlu algorytmicznego, Pythona i R.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wykorzystywać algorytmy do szybkiego kupna i sprzedaży papierów wartościowych w określonych interwałach.
- Zmniejszać koszty związane z handlem dzięki handlowi algorytmicznemu.
- Automatycznie monitorować ceny akcji i składać zlecenia.
Stosowana sztuczna inteligencja od podstaw w Pythonie
28 godzinTo 4-dniowy kurs wprowadzający do sztucznej inteligencji i jej zastosowań z wykorzystaniem języka programowania Python. Istnieje możliwość dodania dodatkowego dnia na realizację projektu związanego z AI po zakończeniu kursu.
AWS Cloud9 i Python: Praktyczny przewodnik
14 godzinSzkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do programistów Python na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poprawić swoje doświadczenie w rozwoju aplikacji Python przy użyciu AWS Cloud9.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą potrafili:
- Skonfigurować i dostosować AWS Cloud9 do rozwoju aplikacji Python.
- Zrozumieć interfejs i funkcje IDE AWS Cloud9.
- Pisać, debugować i wdrażać aplikacje Python w AWS Cloud9.
- Współpracować z innymi programistami za pomocą platformy AWS Cloud9.
- Integrować AWS Cloud9 z innymi usługami AWS w celu zaawansowanego wdrażania.
Python i Blockchain
28 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów na poziomie podstawowym i średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać Python do tworzenia aplikacji blockchain i kryptowalutowych.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Wykorzystywać Python do tworzenia i manipulowania systemami i danymi blockchain oraz kryptowalut.
- Korzystać z bibliotek i frameworków Pythona, takich jak Flask, PyCrypto i web3.py, do interakcji z sieciami i usługami blockchain oraz kryptowalut.
- Wykorzystywać Python do implementacji inteligentnych kontraktów, algorytmów konsensusu i protokołów kryptograficznych dla aplikacji blockchain i kryptowalutowych.
- Wykorzystywać Python do tworzenia i wdrażania zdecentralizowanych aplikacji (DApps), które działają na platformach blockchain i kryptowalutowych.
- Wykorzystywać Python do analizy i wizualizacji danych blockchain i kryptowalutowych.
Skalowanie analizy danych z wykorzystaniem Pythona i Dask
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do analityków danych i inżynierów oprogramowania, którzy chcą wykorzystać Dask w ekosystemie Pythona do budowania, skalowania i analizowania dużych zbiorów danych.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Przygotować środowisko do rozpoczęcia przetwarzania dużych zbiorów danych z wykorzystaniem Dask i Pythona.
- Poznać funkcje, biblioteki, narzędzia i API dostępne w Dask.
- Zrozumieć, w jaki sposób Dask przyspiesza przetwarzanie równoległe w Pythonie.
- Nauczyć się skalować ekosystem Pythona (Numpy, SciPy i Pandas) przy użyciu Dask.
- Optymalizować środowisko Dask, aby zachować wysoką wydajność w obsłudze dużych zbiorów danych.
Data Analysis with Python, Pandas and Numpy
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów Pythona i analityków danych na poziomie średnio zaawansowanym, którzy chcą poprawić swoje umiejętności w zakresie analizy i manipulacji danymi przy użyciu Pandas i NumPy.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Skonfigurować środowisko programistyczne obejmujące Python, Pandas i NumPy.
- Tworzyć aplikacje do analizy danych przy użyciu Pandas i NumPy.
- Wykonywać zaawansowane operacje porządkowania, sortowania i filtrowania danych.
- Przeprowadzać operacje agregacyjne i analizować dane szeregów czasowych.
- Wizualizować dane za pomocą Matplotlib i innych bibliotek wizualizacyjnych.
- Debugować i optymalizować kod analizy danych.
FARM (FastAPI, React, i MongoDB) Programowanie Full Stack
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą wykorzystać stos FARM (FastAPI, React, i MongoDB) do tworzenia dynamicznych, wysokowydajnych i skalowalnych aplikacji webowych.
Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne integrujące FastAPI, React i MongoDB.
- Zrozumieć kluczowe koncepcje, funkcje i zalety stosu FARM.
- Nauczyć się tworzyć REST API za pomocą FastAPI.
- Nauczyć się projektować interaktywne aplikacje za pomocą React.
- Tworzyć, testować i wdrażać aplikacje (frontend i backend) przy użyciu stosu FARM.
Tworzenie API z użyciem Pythona i FastAPI
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów, którzy chcą używać FastAPI z Pythonem do łatwiejszego i szybszego budowania, testowania i wdrażania RESTful API.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne do tworzenia API z użyciem Pythona i FastAPI.
- Tworzyć API szybciej i łatwiej, korzystając z biblioteki FastAPI.
- Nauczyć się tworzyć modele danych i schematy oparte na Pydantic i OpenAPI.
- Łączyć API z bazą danych za pomocą SQLAlchemy.
- Implementować zabezpieczenia i uwierzytelnianie w API przy użyciu narzędzi FastAPI.
- Budować obrazy kontenerów i wdrażać web API na serwerze chmurowym.
Budowa aplikacji webowych z FastAPI i bazami danych
21 godzinSzkolenie koncentruje się na praktycznej nauce tworzenia REST API przy użyciu frameworka FastAPI. Uczestnicy poznają kompletny proces budowy aplikacji webowej – od zrozumienia architektury klient-serwer i protokołu HTTP, przez implementację wszystkich operacji CRUD, aż po integrację z bazą danych i zabezpieczenie aplikacji.
Program obejmuje pracę z prostym, przykładowym projektem, który uczestnicy budują krok po kroku. Nauczą się definiować endpointy, walidować dane wejściowe za pomocą Pydantic, obsługiwać błędy oraz zwracać odpowiednie kody statusu HTTP. Poznają dwa podejścia do pracy z bazą danych: bezpośrednie zapytania SQL przez psycopg oraz ORM SQLAlchemy.
Duży nacisk kładziemy na organizację kodu – podział na moduły, separację logiki, oraz dobre praktyki strukturyzacji projektu. Uczestnicy nauczą się również testować swoje API przy użyciu TestClient, pracować z automatycznie generowaną dokumentacją oraz implementować mechanizmy uwierzytelniania i hashowania haseł.
Po szkoleniu uczestnik będzie potrafił samodzielnie zaprojektować i zaimplementować funkcjonalne REST API z połączeniem do bazy danych, zabezpieczone i gotowe do dalszego rozwoju. Otrzyma praktyczną wiedzę pozwalającą na rozpoczęcie pracy jako backend developer w Pythonie.
Przyspieszanie przepływów pracy w Python Pandas z wykorzystaniem Modin
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą wykorzystać Modin do budowania i implementowania równoległych obliczeń z Pandas w celu szybszej analizy danych.
Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Skonfigurować niezbędne środowisko do rozpoczęcia tworzenia przepływów pracy w Pandas na dużą skalę z wykorzystaniem Modin.
- Zrozumieć funkcje, architekturę i zalety Modin.
- Poznać różnice między Modin, Dask i Ray.
- Wykonywać operacje w Pandas szybciej z wykorzystaniem Modin.
- Implementować całe API i funkcje Pandas.
Analiza danych w Pythonie – NumPy, Pandas i wizualizacja
21 godzin
Szkolenie obejmuje kluczowe narzędzia wykorzystywane w pracy analitycznej i data science:
NumPy (operacje tablicowe), Pandas (analiza danych tabelarycznych) oraz biblioteki do wizualizacji.
Moduły prowadzą uczestnika od podstaw przetwarzania danych po tworzenie wykresów
i eksploracyjną analizę zbiorów danych (EDA)