Чему вы научитесь
- 📊 Создавать интерактивные dashboards на Python с помощью Streamlit.
- 📁 Загружать и обрабатывать данные из CSV и Excel-файлов.
- 🎛️ Добавлять пользовательские элементы управления: фильтры, выпадающие списки, переключатели, слайдеры и выбор дат.
- 📈 Строить графики и визуализации для анализа данных.
- 🗂️ Разрабатывать многостраничные приложения и организовывать структуру Streamlit-проектов.
- 💾 Использовать session_state для хранения и передачи данных между страницами.
- ⚡ Оптимизировать производительность приложений с помощью кэширования и других инструментов Streamlit.
- 🎨 Улучшать пользовательский опыт, оформлять dashboards и настраивать отображение данных.
- ✏️ Реализовывать редактирование данных прямо в интерфейсе приложения через интерактивные таблицы.
- 📤 Добавлять экспорт данных в CSV и Excel.
- 🔒 Работать с секретными данными и настраивать безопасное хранение ключей доступа.
- ☁️ Публиковать Streamlit-приложения в интернете через Streamlit Cloud.
- 🚀 Создавать законченные аналитические web-приложения, которые можно использовать в работе, показывать заказчикам или размещать в портфолио.
О курсе
Данные сегодня есть практически в любой компании. Продажи, клиенты, маркетинг, логистика, финансы — всё это хранится в таблицах. Но сами по себе данные мало полезны. Настоящая ценность появляется тогда, когда их можно быстро анализировать и удобно показывать другим людям.
Именно для этого и существует Streamlit.
Streamlit — это одна из самых популярных Python-библиотек для создания интерактивных web-приложений и dashboards. С её помощью аналитики, Data Scientists, инженеры данных и разработчики могут создавать полноценные интерфейсы без глубокого знания frontend-разработки.
Главная цель этого курса — научить вас создавать современные dashboards на Python и пройти весь путь от первого приложения до полноценного web-сервиса, доступного через интернет.
Вместо набора разрозненных примеров вас ждёт один большой практический проект. На протяжении курса мы будем постепенно развивать единое приложение. Сначала научимся загружать данные и отображать таблицы, затем добавим фильтрацию, графики, несколько страниц, работу с файлами, редактирование данных и публикацию проекта в интернете.
По сути, вы будете не просто изучать отдельные функции Streamlit, а шаг за шагом разрабатывать настоящий аналитический продукт.
💡 Почему стоит выбрать этот курс
Во многих курсах Streamlit рассматривается как набор независимых примеров. В результате студент знает отдельные команды, но не понимает, как собрать всё это в полноценное приложение.
Здесь подход другой.
Каждая новая тема сразу применяется в общем проекте. Благодаря этому вы постоянно видите практический смысл изучаемого материала и наблюдаете, как приложение становится всё более функциональным.
Кроме того, курс построен вокруг задач, которые регулярно встречаются в реальной работе:
- 📊 загрузка данных из CSV и Excel;
- 📈 построение графиков и визуализаций;
- 🎛️ создание фильтров и элементов управления;
- 🗂️ работа с несколькими страницами;
- ⚡ оптимизация производительности;
- ✏️ редактирование данных через интерфейс;
- ☁️ публикация приложения в интернете.
🎯 Что вы получите после прохождения курса
После завершения обучения вы сможете самостоятельно создавать аналитические dashboards на Python, работать с пользовательскими файлами, строить интерактивные интерфейсы и публиковать готовые приложения в интернете.
У вас останется законченный проект, который можно:
- 🚀 добавить в портфолио;
- 💼 показать работодателю;
- 📎 прикрепить к резюме;
- 🏢 использовать внутри компании;
- 🤝 демонстрировать заказчикам.
Для кого этот курс
Начальные требования
Чтобы обучение проходило комфортно, желательно уже иметь базовый опыт работы с Python и Pandas.
Этот курс посвящён Streamlit и созданию dashboards, поэтому мы не будем подробно останавливаться на основах программирования или анализа данных. Вместо этого сосредоточимся на разработке интерактивных web-приложений для работы с данными.
Перед началом курса рекомендуется уметь:
🐍 Работать с Python: понимать переменные, функции, условия, циклы, модули и импорт библиотек.
📊 Работать с Pandas: читать CSV-файлы, фильтровать данные, выполнять группировки и строить простые вычисления над DataFrame.
🌿 Пользоваться Git и GitHub: создавать репозитории, выполнять commit и push, работать с удалёнными репозиториями.
После освоения указанных тем вы будете полностью готовы к обучению на данном курсе. 🚀
Наши преподаватели
Как проходит обучение
Обучение построено вокруг одного большого практического проекта. На протяжении всего курса вы будете постепенно разрабатывать собственный dashboard на Streamlit, добавляя в него новые возможности после каждого урока.
📖 Каждый урок содержит подробный теоретический материал с объяснениями, примерами кода и практическими рекомендациями.
💻 Практически все темы сопровождаются готовыми примерами, которые можно запускать и дорабатывать на своём компьютере.
📝 После изучения материала вас ждут тесты для проверки понимания ключевых концепций и закрепления новых знаний.
🛠️ Также в курс входят практические задания, в которых потребуется самостоятельно реализовывать различные элементы dashboard-приложений: фильтры, графики, загрузку файлов, работу с таблицами и другие возможности Streamlit.
📊 По мере прохождения курса ваш проект будет постепенно развиваться: от простой загрузки CSV-файла до полноценного web-приложения с несколькими страницами, интерактивными элементами управления и публикацией в интернете.
☁️ В финальной части курса вы научитесь публиковать приложение через Streamlit Cloud и получите собственный dashboard, доступный через браузер по публичной ссылке.
🚀 Главный результат обучения — не набор разрозненных примеров, а законченный проект, который можно добавить в портфолио, показать работодателю или использовать в реальной работе.
Программа курса
Что вы получаете
- После прохождения курса вы научитесь создавать современные интерактивные dashboards на Python с помощью Streamlit, работать с данными, визуализациями и пользовательскими интерфейсами.
- Главным результатом станет собственное web-приложение, которое можно добавить в портфолио, показать работодателю или использовать в реальных проектах.
- Также вы получите доступ к материалам курса для повторения изученных тем и сертификат Stepik об успешном прохождении обучения. 🚀