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Visualisierung mit Streamlit und Apache eCharts

In datengetriebenen Projekten spielt die richtige Visualisierung oft die entscheidende Rolle. Data Scientists können das sehr flexibel in Jupyter-Notebooks erledigen, aber diese können nicht direkt den Kunden bereitgestellt werden. Streamlit ist ein Framework, mit dem sich schnell eine Webapplikation zur Datenvisualisierung und -exploration erstellen lassen.

Im Vortrag konzentrieren wir uns besonders auf die integrierten Apache eCharts, die viele hochqualitative Darstellungen enthalten, und zeigen Rezepte zur Migration der Visualisierungen aus Jupyter-Notebooks.

Vorkenntnisse

  • Streamlit ist ein Python-basiertes Web-Framework. Vorkenntnisse in Python sind daher wünschenswert
  • Grundkenntnisse in Webapplikationen sind hilfreich, aber nicht unbedingt notwendig
  • Apache eCharts muss man nicht kennen. Wir erklären die verwendeten Charts

Lernziele

  • Nutzung von Streamlit in eigenen Projekten
  • Schnelle Visualisierung von Daten
  • Aufbau eines Dashboards
  • Abgrenzung zu anderen Frameworks wie Gradio

Speaker

 

Christian Winkler
Christian Winkler beschäftigt sich seit vielen Jahre mit Künstlicher Intelligenz, speziell in der automatisierten Analyse natürlichsprachiger Texte (NLP). Als Professor an der TH Nürnberg konzentriert sich seine Forschung auf die Optimierung von User Experience mithilfe moderner Verfahren. Er forscht und publiziert zu AI/NLP und ist regelmäßig Sprecher auf Konferenzen.

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