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Fondée par des passionnés de l'apprentissage et de l'innovation, Learni s'est donnée pour mission de rendre la formation professionnelle accessible à tous, partout dans le monde. Notre équipe intervient dans les plus grandes métropoles telles que Paris, Lyon, Marseille, mais aussi à l'international, afin d'accompagner les talents et les organisations dans leur montée en compétences.
Quel format préférez-vous ?
30 minutes gratuites avec un conseiller formation — sans engagement.
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Formation Cybersécurité à Saint-Denis en Septembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Formation No-Code / Low-Code à Besançon en Décembre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Formation Intelligence Artificielle à Marseille en Août 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO/CPF. Devis gratuit.
Formation Cybersécurité à Avignon en Octobre 2026 avec Learni. Qualiopi, formateurs experts, éligible OPCO. Devis gratuit.
Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de Streamlit, vos analyses et modèles de data science restent confinés à des notebooks Jupyter illisibles pour les décideurs, freinant toute prise de décision rapide.
Chaque projet sans interface web interactive coûte en moyenne 40 heures de développement inutiles – soit 4 000 € par application à 100 €/heure –, multipliés par 5 à 10 projets annuels par data scientist.
65 % des initiatives data échouent à générer de la valeur business faute d'accessibilité, exposant votre équipe à des pertes de parts de marché et votre carrière à l'obsolescence.
Chaque mois sans cette compétence aggrave le retard concurrentiel.
La formation Apprendre Streamlit : Créez des applications web interactives pour la data science est délivrée en présentiel ou distanciel (blended-learning, e-learning, classe virtuelle, présentiel à distance). Chez Learni, organisme de formation certifié Qualiopi, chaque parcours est conçu pour maximiser l'acquisition de compétences, quel que soit le mode de formation choisi.
Le formateur alterne entre méthode démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). Cette approche pédagogique garantit un apprentissage concret et directement applicable en entreprise.
Pour garantir la qualité de la formation Apprendre Streamlit : Créez des applications web interactives pour la data science, Learni met à disposition les moyens pédagogiques suivants :
En cas de formation intra-entreprise sur site externe à Learni, le client s'assure et s'engage à disposer de toutes les ressources matérielles pédagogiques nécessaires (équipements informatiques, connexion internet...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation communiqué.
L'évaluation des compétences acquises lors de la formation Apprendre Streamlit : Créez des applications web interactives pour la data science s'effectue à travers :
Learni s'engage pour l'accessibilité de ses formations professionnelles. Toutes nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap. Nos équipes sont à votre disposition pour adapter les modalités pédagogiques à vos besoins spécifiques. N'hésitez pas à nous contacter pour toute demande d'aménagement.
Les formations Learni sont disponibles en inter-entreprise et intra-entreprise, en présentiel comme en distanciel. Les inscriptions sont possibles jusqu'à 48 heures ouvrées avant le début de la formation. Nos formations sont éligibles aux financements OPCO, Pôle emploi et FNE-Formation. Contactez-nous pour étudier ensemble votre projet de formation et les possibilités de prise en charge.
Présentation de Streamlit et de ses avantages pour la data science. Installation de Streamlit et prise en main de la structure d’un projet. Démarrage rapide : création d’une première application simple affichant du texte, des graphiques et accueillant une interaction basique.
Présentation et utilisation des widgets Streamlit (sliders, boutons, sélecteurs). Lecture et affichage de données avec Pandas et Streamlit. Création de filtres dynamiques. Importation et visualisation de jeux de données tabulaires ou images. Bonnes pratiques d’UX dans Streamlit.
Intégration de librairies de visualisation (Matplotlib, Plotly, Altair). Mise en page : organisation via sidebar, onglets, colonnes. Personnalisation de l’interface (thèmes, logos, mise en forme CSS). Introduction aux callbacks avancés et gestion d’état. Déploiement sur Streamlit Cloud, partage sécurisé, et bonnes pratiques pour la publication d’applications.
Public
Développeurs Python, data scientists, analystes de données, ingénieurs débutant ou ayant une première expérience en Python, souhaitant partager ou rendre accessibles des analyses et modèles via des interfaces web.
Prérequis
Maîtrise des bases de Python, notions de manipulation de données (Pandas recommandé).
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