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Creación de Aplicación para Análisis y Ciencia de Datos con Streamlit en Python
Introducción
1.1 Bienvenido al Curso (3:15)
1.2 Introducción a Streamlit (5:37)
1.3 Descarga de Materiales del Curso
Instalación y Configuración del entorno
2.1 Instalación de Python (3:17)
2.2 Instalación de Anaconda (11:01)
2.3 Instalación de Visual Studio Code (3:04)
2.4 Instalación de Extensiones (2:51)
2.5 Navegación para conocer Visual Studio Code (3:45)
2.6 Creación de una carpeta para el proyecto (1:36)
2.7 Creación de un entorno virtual instalacion de paquetes (5:53)
Instalación y Configuración del entorno
3.1 Introducción a Elementos Básicos de Streamlit (13:29)
3.2 Mi primera interacción con Streamlit (6:58)
3.3 Elemento Markdown (Formateo de texto en la Web) (6:34)
3.4 Elemento Imagen (5:52)
3.5 Elemento creación de columnas (4:47)
3.6 Elemento Cargar Archivos (4:44)
3.7 Elemento Write (1:54)
3.8 Elemento Radio (3:40)
3.9 Elemento Checkbox (2:16)
3.10 Combinando elementos básicos (3:36)
Visualizaciones
4.1 Introduccion a Componentes Avanzados con Streamlit (8:17)
4.2 Elemento Divider (5:55)
4.3 Elemento Sidebar (4:40)
4.4 Elemento Selectbox (en sidebar) (3:41)
4.5 Elemento Metric (7:09)
4.6 Configuración de variables (4:53)
4.7 Gráfico Nativos de Streamlit (Barras) (2:54)
4.8 Gráfico con Matplotlib (Circular) (3:28)
4.9 Gráficos Estadísticos con Plotly (Boxplot e Histograma) (7:08)
4.10 Gráfico de Correlación con Seaborn (3:58)
4.11 Visual para identificar valores nulos (2:26)
4.12 Resumen visual de los datos (3:18)
4.13 Resumen visual descriptiva (3:27)
Preprocesamiento de Datos en App
5.1 Introducción a Preprocesamiento de Datos (4:57)
5.2 Componente Session State (6:24)
5.3 Elemento Button (2:58)
5.4 Elemento Multiselect (3:41)
5.5 Elemento Text Input (6:01)
5.6 Elemento slider (6:54)
5.7 Tratamiento Valores Atipicos y Nulos (5:37)
5.8 Preprocesamiento Interno (3:36)
Entrenamiento Modelos ML
6.1 Introducción Algoritmos Machine Learning (6:37)
6.2 Función entrenamiento, prueba y conversión de modelo (4:43)
6.3 Configuración Barra Lateral (5:21)
6.4 Clasificador de Regresión Logística (6:06)
6.5 Clasificador K-vecinos más Cercanos (3:51)
6.6 Clasificador de Árboles de Decisión (4:14)
6.7 Clasificador de Bosque Aleatorio (3:56)
6.8 Visualización de parámetros seleccionados (5:04)
6.9 Botón para entrenar y descargar modelo (6:17)
6.10 Entrenamiento del Modelo (4:36)
6.11 Visualización de matriz de Confusión (4:02)
6.12 Visualización de curva ROC AUC (5:28)
Predicciones aplicadas con Streamlit
7.1 Introducción a despliegue de predicciones (4:14)
7.2 Creación de página para la predicción (6:04)
7.3 Barra lateral con parámetros manuales - Escenario 1 (9:47)
7.4 Configuración y preprocesamiento predictivo - Escenario 1 (7:08)
7.5 Función de validación del modelo pre-entrenado - Escenario 2 (4:03)
7.6 Configuración y preprocesamiento predictivo - Escenario 2 (5:36)
7.7 Representación gráfica de las predicciones - Escenario 2 (4:40)
7.8 Descarga de resultados predictivos(Excel - CSV) - Escenario 2 (3:01)
7.9 Barra lateral con parámetros manuales - Escenario 3 (6:00)
7.10 Configuración y preprocesamiento predictivo - Escenario 3 (4:14)
7.11 Función de validación del modelo pre-entrenado - Escenario 4 (3:26)
7.12 Configuración y preprocesamiento predictivo - Escenario 4 (5:09)
7.13 Representación gráfica de las predicciones - Escenario 4 (3:48)
7.14 Descarga de resultados predictivos(Excel - CSV) - Escenario 4 (7:53)
Elementos adicionales
8.1 Creación tabs (4:42)
8.2 Generar texto de forma dinámica (4:18)
8.3 Capturar una cámara (1:50)
8.4 Subir un archivo (2:36)
8.5 Subir videos (2:13)
8.6 Subir audios (2:42)
8.7 Editar un dataset (3:22)
8.8 Seleccionar color (2:20)
8.9 Mapas en Streamlit con Pydeck (3:34)
8.10 Elementos Expander y Code (1:55)
8.11 Seleccionar fecha (3:20)
8.12 Ventana emergente (Toast) (2:13)
8.13 Elementos Snow, Balloons, Popover y text_input (2:52)
8.14 Captar texto en un área específica (2:17)
8.15 Elementos Toggle y Latex (3:56)
Aplicación Principal y Reporte
9.1 Aplicación Principal (1:43)
9.2 Creación de funciones principales (9:29)
9.3 Configuración del Session State (11:36)
9.4 Despliegue reporte de Power BI en Streamlit (2:29)
9.5 Configuración de la App (8:12)
Autenticación y Logueo
10.1 Introducción Autenticación y Logueo en Apps (1:33)
10.2 Configuración de Credenciales (10:45)
10.3 Creación de la Página de Login (15:36)
10.4 Probando Login y Logout (5:43)
10.5 Themes en Streamlit (6:19)
Despliegue de aplicación Streamlit
11.1 Introducción a despliegues de aplicaciones en Streamlit (4:09)
11.2 Creación de Cuenta GitHub (3:37)
11.3 Instalación de GitBash (6:05)
11.4 Despliegue de Apps en Github Spaces (12:57)
11.5 Despliegue de Apps en Heroku (5:06)
11.6 Despliegue de Apps en AWS (4:29)
11.7 Streamlit App a Exe (6:37)
11.8 NodeJS y Docs (9:18)
11.9 Empaquetación (19:43)
11.10 Creación del .Exe (11:33)
11.11 Cierre y Finalización del Curso (4:28)
7.5 Función de validación del modelo pre-entrenado - Escenario 2
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