DataGent
Gehostet mit Streamlit
Aufgeführt in Kategorien:
AnalytikKünstliche Intelligenz
Beschreibung
Streamlit ist ein Open-Source-App-Framework für Machine Learning- und Data Science-Projekte. Es ermöglicht Benutzern, mit minimalem Aufwand und Programmierung schöne Webanwendungen für ihre Datenprojekte zu erstellen.
Wie man benutzt DataGent?
Um Streamlit zu verwenden, installieren Sie die Bibliothek über pip, erstellen Sie ein Python-Skript mit Ihren Daten und Visualisierungen und führen Sie das Skript aus, um die App in Ihrem Webbrowser zu starten.
Hauptmerkmale von DataGent:
1️⃣
Einfache Benutzeroberfläche zum Erstellen von Web-Apps
2️⃣
Unterstützt Echtzeit-Datenaktualisierungen
3️⃣
Nahtlose Integration mit Python-Bibliotheken
4️⃣
Anpassbare UI-Komponenten
5️⃣
Bereitstellungsoptionen zum Teilen von Apps
Warum könnte verwendet werden DataGent?
| # | Anwendungsfall | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Erstellen interaktiver Dashboards zur Datenvisualisierung | ✅ | |
| # 2 | Erstellen von Demos für Machine Learning-Modelle | ✅ | |
| # 3 | Entwickeln von datengestützten Webanwendungen für Stakeholder | ✅ | |
Wer hat entwickelt DataGent?
Streamlit wurde von einem Team von Entwicklern unter der Leitung von Alexander erstellt, der den Prozess der Erstellung von Webanwendungen für Data Science- und Machine Learning-Projekte vereinfachen wollte.