Objectifs pédagogiques
À l'issue de la formation, le stagiaire sera capable de :
- Développer une application Streamlit multi-pages
- Ajouter des filtres, formulaires, graphiques et cartes interactifs
- Optimiser les performances avec la mise en cache
- Intégrer un modèle de machine learning ou un assistant IA
- Déployer et sécuriser l'application
Public visé
- Data analysts, data scientists, ingénieurs et chercheurs qui programment en Python
- Utilisateurs de R Shiny souhaitant passer à Python
Prérequis
- Pratique de Python et de pandas
Programme
Jour 1 — Construire l’application
Premiers pas
- Principe d’exécution de Streamlit, structure d’un projet
- Textes, tableaux, indicateurs et graphiques
Interactivité
- Widgets, formulaires, état de session
- Mise en page : colonnes, onglets, barre latérale, multi-pages
Données et performances
- Connexion à des fichiers et bases de données
- Mise en cache des données et des calculs
Jour 2 — Aller plus loin et déployer
Visualisation avancée
- Graphiques Plotly et cartes interactives
- Téléchargement de résultats et de rapports
Intégrer de l’IA
- Démonstrateur d’un modèle de machine learning
- Interface conversationnelle avec un modèle de langage
Déployer
- Docker, serveur interne ou hébergeur français
- Authentification, secrets et bonnes pratiques
- Projet final
Méthodes pédagogiques
- Possibilité de travailler sur les données des participants (en intra, après accord)
- Supports de cours, codes source et corrigés remis aux participants
- Formation dispensée par un consultant data et IA qui conçoit et met en production ce qu'il enseigne
Modalités d'évaluation
- Questionnaire de positionnement en début de formation
- Exercices pratiques corrigés tout au long de la formation
- Projet final : application data complète, déployée
- Questionnaire de satisfaction à chaud
Accessibilité
Formation accessible aux personnes en situation de handicap. Contactez-nous en amont (contact@dcid-consulting.fr) afin d'étudier ensemble les adaptations nécessaires.