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內容簡介：
当数据科学家使用Python处理数据，并希望创建展示ML模型的数据应用程序，以及进行易于创建的交互式可视化时，那么Streamlit将是最理想的选择。Streamlit for Data Science(第2版)向数据科学家展示了如何在Python内快速创建和部署小部件和仪表板。这可以帮助他们在几小时内而不是几天内创建原型。 为了掌握Streamlit这项技术，需要通过大量的实际案例来学习。本书由一个富有创造力的Streamlit用户编写，他在第一版发布后就一直使用该技术，本选题建立在前一版的实用性基础上，带来大量的更新，包括将Streamlit连接到Snowflake数据仓库，部署在Hugging Face上，以及在GitHub上提供完全更新的代码库，通过这些内容可以帮助读者练习新发布的技能。 读者将从Streamlit的基础知识开始Streamlit的学习，并通过使用机器学习模型和制作高质量的交互式应用程序逐渐熟悉Streamlit的使用技巧。本书通过实际示例帮读者掌握许多更具挑战性的主题，如Streamlit组件、美化应用程序和快速部署。 通过本书，读者将能够轻松快速地在Streamlit中创建动态web应用程序。
關於作者：
泰勒·理查德斯（Tyler Richards）是Snowflake公司的一名数据科学家，专注于与Streamlit相关的项目。他于2022年春季通过Streamlit的收购加入Snowflake。加入Snowflake之前，他在Facebook（Meta）负责完整性评估，并协助非营利组织Protect Democracy推进美国选举。他接受过数据科学和工业工程的培训，业余时间喜欢以有趣的方式应用数据科学，例如将机器学习应用于校园选举，创建算法来帮助宝洁公司定位使用的Tide Pod的用户。从2013年底开始在美国大学作为客座教授，主持数据分析与数据科学项目的研究生研修班，截止2021年已经开办近20期，培训来自世界多个国家的数百名硕士（含博士）研究生。并独立编写数据分析与数据科学教材，并设计多版实训教程。在甲骨文公司，作为亚太区的数据科学家参与Oracle数据科学产品的研发与推广。近期的主要研究方向为机器视觉与高性能运算在现实当中的应用。作为甲骨文公司官方媒体的管理员及编辑，从2016年起编写并发表近100篇技术文章，涵盖数据库技术、数据科学以及机器视觉等方面。
目錄
第1章 Streamlit简介技术要求002
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