Ta strona korzysta z plików cookie, abyśmy mogli zapewnić jak najlepszą obsługę. Informacje o plikach cookie są przechowywane w przeglądarce i wykonują takie funkcje, jak rozpoznawanie cię po powrocie do naszej witryny i pomaganie naszemu zespołowi w zrozumieniu, które sekcje witryny są dla Ciebie najbardziej interesujące i przydatne.
Kurs zawiera podstawy tworzenia aplikacji webowych z wykorzystaniem frameworku Dash.
Framework Dash
Jednym z popularnych zastosowań tego typu aplikacji są analityczne aplikacje webowe (dashboardy, analizy, raporty, itd.). Ponieważ framework Dash jest świetnie zintegrowany z biblioteką Plotly (tworzenie interaktywnych wykresów) idealnie nadaje się do szeroko pojętych zastosowań w data science. Mając gotowy model uczenia maszynowego w prosty sposób możemy stworzyć aplikację, która będzie obsługiwać nasz model.
Projektem finalnym kursu jest budowa aplikacji webowej, która pozwala zbudować interfejs użytkownika dla modelu uczenia maszynowego zbudowanego w oparciu o Lasy Losowe. Model jest zbudowany od początku przy użyciu biblioteki scikit-learn.
Framework Dash napisany jest na bazie Plotly.js i React.js,. Dash jest idealny do tworzenia i wdrażania aplikacji danych z dostosowanymi interfejsami użytkownika. Aplikacje Dash są renderowane w przeglądarce internetowej. Framework Dash jest szczególnie odpowiedni dla każdego, kto pracuje z danymi. Aplikacje możesz wdrażać na maszynach wirtualnych lub klastrach Kubernetes, a następnie udostępniać je za pośrednictwem adresów URL. Dash jest z natury wieloplatformowy i gotowy na urządzenia mobilne. Dzięki Dash nie musisz uczyć się HTML, CSS i JavaScript, aby tworzyć interaktywne dashboardy – potrzebujesz tylko języka Python. Dash jest oprogramowaniem typu open source, wydanym na licencji MIT.
Kurs jest kontynuacją wcześniejszego kursu ‘Interaktywne wizualizacje danych w języku Python – Plotly’.
Stack Overflow Developer Survey
Według Stack Overflow Developer Survey 2021 język Python jest najchętniej wybieranym językiem do nauki programowania.
Konfiguracja Środowiska
Framework Dash i pierwsza aplikacja
Język znaczników HTML
Dash Intro - Lekkie Wprowadzenie
Dash Core - Rodzaje Komponentów
Interaktywne Aplikacje - Dash Callbacks
-
20Komponent Dropdown
-
21Komponent Slider
-
22Komponent Input
-
23Komponent Pole Tekstowe - Text Area
-
24Komponent Lista Wyboru - Checklist
-
25Komponent RadioItems
-
26Komponent Przycisk - Button
-
27Komponent Wybór Daty - Date Picker
-
28Komponent Markdown
-
29Komponent Tabs
-
30Komponent Graph
-
31Komponent HTML DIV
Dash DataTable
-
32Dekoratory w Pythonie
-
33Prosty callback
-
34Callback - Button
-
35Callback - 3 x Button + Timestamp
-
36Callback - Graph
-
37Callback - Multiple Output - Prosty Kalkulator
-
38Chained Callbacks - Radio Items
-
39Chained Callbacks - Zadanie
-
40Chained Callbacks - Rozwiązanie
-
41Callback - Prevent Update
-
42Przygotowanie danych do aplikacji
-
43Komponent Upload
-
44Aplikacja - Załadowanie dowolnego pliku (csv, xls) jako Tabeli
-
45Aplikacja - Załadowanie obrazu
-
46Budowa interaktywnych zakładek - Tabs
-
47Aplikacja - Zakładki + Wykresy
-
48Aplikacja - Dropdown + Wykres
-
49Komponent ładowania - Loading
Aplikacje składające się z podstron
Case Study II - Aplikacja z wykorzystaniem modelu uczenia maszynowego
BONUS
-
62Przegląd Naszego Projektu
-
63Model Lasu Losowego
-
64Model Lasu Losowego - cz. 1
-
65Model Lasu Losowego - cz. 2
-
66Model Lasu Losowego - cz. 3
-
67Podłączenie pod GIT oraz Github
-
68Budowa Aplikacji - Backend cz. 1
-
69Budowa Aplikacji - Backend cz. 2
-
70Budowa Aplikacji - Backend cz. 3
-
71Budowa Aplikacji - Backend cz. 4
-
72Budowa Aplikacji - Frontend