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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.
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Ne laissez pas ce retard s'accumuler
Sans maîtrise de Streamlit, vos dashboards data restent statiques et inefficaces, limitant l'interaction et l'analyse en temps réel.
Les data scientists perdent en moyenne 30 % de leur productivité, soit 15 heures par semaine gaspillées sur des outils obsolètes – plus de 25 000 € annuels par analyste.
60 % des projets data échouent faute d'applications interactives, exposant l'entreprise à des décisions erronées coûtant jusqu'à 500 000 € par incident et freinant les carrières.
Chaque mois sans compétences solides amplifie les retards concurrentiels, rendant vos insights obsolètes face à la concurrence agile.
La formation Maîtriser Streamlit : Développez des Applications 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 Maîtriser Streamlit : Développez des Applications 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 Maîtriser Streamlit : Développez des Applications 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.
Introduction à Streamlit, points forts et cas d’usage, installation et prise en main de l’interface. Structure d’un script Streamlit. Gestion du rafraîchissement et principe de réactivité. Les widgets essentiels : boutons, barres latérales, sliders, cases à cocher. Création de pages multipanes.
Intégration de bibliothèques de visualisation (matplotlib, plotly, seaborn, Altair). Affichage de dataframes, images et médias. Utilisation avancée des widgets pour contrôler dynamiquement les visualisations. Ajout de formulaires et gestion des entrées utilisateurs. Structuration d’une application Streamlit (layouts, organisation du code).
Lecture de fichiers CSV, Excel et connexion à des bases de données (SQLite, PostgreSQL). Utilisation d’API externes. Techniques pour sécuriser les applications Streamlit (authentification, restrictions d’accès). Introduction au déploiement sur Streamlit Cloud, Heroku ou serveur interne. Bonnes pratiques de partage et maintenance d’applications Streamlit.
Public
Professionnels de la data, data scientists, développeurs Python, analystes souhaitant créer des outils interactifs
Prérequis
Bonne connaissance du langage Python et notions de base en data science
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