18 e 19/11 – ESPM SÃO PAULO (CAMPUS ÁLVARO ALVIM)
R. DR. ÁLVARO ALVIM, 123 – VILA MARIANA
Leve seus projetos de dados a outro nível usando Streamlit
DIA:
19/11
HORÁRIO:
09:30h
DURAÇÃO:
1:30h
Nível:
Intermediário
Sobre o workshop
Texto por Caê Vatiero
Neste workshop, a desenvolvedora Anicely Santos demonstra como utilizar a biblioteca Streamlit para elevar projetos a outro nível, sem a necessidade de ferramentas de front-end ou de deploy de aplicações. A instrutora fez um passo a passo de como criar um projeto para a visualização de pontos de coleta de material reciclável em Recife (PE).
Antes da parte prática, Anicely começou apresentando o Streamlit, um framework de código aberto voltado para ciências de dados e aprendizado de máquina que permite construir uma aplicação em poucos minutos. E por que usar? Por se tratar de uma ferramenta simples, responsiva, com muitos casos de uso e que ainda com uma boa documentação.
O Streamlit permite que jornalistas, pesquisadores, cientistas de dados e qualquer pessoa interessada em criar diferentes formas de visualização possam desenvolver, por exemplo, dashboards de dados, aplicativos de análise ou de aprendizado de máquina, e até mesmo apresentações de projetos para discutir internamente com a equipe no trabalho.
Para criar a visualização proposta na atividade, a instrutora percorreu o seguinte caminho:
- Baixar o csv disponível no github
- Instalar o Streamlit
- Instalar o Anaconda
- Criar um ambiente virtual
- Criar uma pasta no ambiente virtual chamada coletas
- Criar um arquivo de nome 1_inicio.py dentro de coletas
- Criar uma pasta dentro de <coletas> com o nome pages
- Criar um arquivo com o nome 2_pontos de coleta dentro de pages
- Abrir o VSCode
- Abrir o terminal
- Ir até a pasta do ambiente virtual e rodar o arquivo 1_inicio.py e streamlit run 1_inicio.py
- Seguir o script modelo
Anicely também apresentou as diferentes funcionalidades que a ferramenta oferece quando utilizada em conjunto com outra biblioteca em Python, o pandas. A partir dessa combinação, é possível criar desde gráficos simples, como o clássico gráfico de barras (st.bar_chart), até mapas temáticos que permitem a interação de usuários na web.
Por fim, a instrutora estimulou os participantes a utilizar o Stack Overflow, site bem popular na comunidade de dados, para tirar dúvidas referentes a qualquer aplicação, incluindo o Streamlit.
Referências
Pré-requisitos da atividade
Desejável ter noções básicas de Python.
ANICELY SANTOS
Formada em Análise e Desenvolvimento de Sistemas. Trabalha como assistente pedagógico na Escola de Dados.
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