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The fastest way to build and share data apps.

Streamlit is an open-source app framework for Machine Learning and Data Science teams.

Streamlit lets you turn data scripts into shareable web apps in minutes. It’s all Python, open-source, and free! And once you’ve created an app you can use our cloud platform to deploy, manage, and share your app!

In this course we will cover everything you need to know concerning streamlit such as

  1. Installing Anaconda and create a virtual env

  2. Installing Streamlit , pytube, firebase

  3. Setting up GitHub account if you already don’t have one

  4. Display Information with Streamlit

  5. Widgets with Streamlit 

  6. Working with data frames ( Loading , Displaying )

  7. Implement a Linear regression  Using the Scikit-Learn

  8. Using Streamlit convert linear regression model into a web app

  9. Implement Random Forest Using the Scikit-Learn

  10. Using Streamlit convert  Random Forest into a web app

  11. Creating a image filter ( we use popular Instagram filters)

  12. Creating a YouTube video downloader (using pytube api)

    1. pytube is a lightweight, dependency-free Python library which is used for downloading videos from the web

  13. Introduction to Multipage Apps

    1. Structuring multipage apps

    2. Run a multipage app

    3. Adding pages

  14. Creating a No-SQL Web app (community job board) using firebase

  15. Creating a example dashboard with streamlit

  16. Creating  a personal portfolio page with streamlit

  17. Deploy Application with Streamlit 

  18. Future Reading and lifetime access to any future streamlit projects added


Developing and Deploying Applications with Streamlit

The fastest way to build and share data apps.»

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