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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 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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