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Permitir que JavaScript ejecute tus aplicaciones.

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Información de la herramienta

Streamlit es una plataforma fácil de usar que empodera a los equipos de aprendizaje automático y ciencia de datos para crear y compartir impresionantes aplicaciones web sin esfuerzo.

Si estás buscando hacer que tus proyectos de aprendizaje automático y ciencia de datos sean más accesibles, Streamlit es la herramienta que necesitas. Es un marco de código abierto que simplifica todo el proceso de construcción de aplicaciones web personalizadas. No tienes que ser un experto en codificación o un desarrollador web para comenzar. Con su diseño intuitivo y comandos simples, cualquiera puede sumergirse y comenzar a crear.

Lo que distingue a Streamlit es cómo transforma los scripts de datos en aplicaciones compartibles en poco tiempo. Esto significa que puedes pasar de tus ideas iniciales a tener una aplicación web funcional lista para ser compartida con otros, mucho más rápido que los métodos tradicionales. Se trata de hacer que tu flujo de trabajo sea más fluido y eficiente.

La plataforma está repleta de características que soportan varios tipos de entrada de usuario, como deslizadores y cuadros de texto, haciendo que tus aplicaciones sean interactivas y atractivas para los demás. Además, se integra fácilmente con bibliotecas populares de ciencia de datos, lo que significa que puedes agregar rápidamente funcionalidad y elementos visualmente atractivos a tus proyectos.

Compartir tus creaciones es muy fácil, ya que Streamlit te permite alojar tus aplicaciones en línea y colaborar sin esfuerzo con tu equipo o audiencia. Principalmente construido en Python, también aprovecha una vasta comunidad de desarrolladores que ya están familiarizados con el lenguaje, maximizando su usabilidad.

En general, Streamlit mejora la exploración de datos, la prueba de modelos y la visualización, sirviendo como un poderoso aliado para cualquiera involucrado en los campos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático.

Pros y Contras

Pros

  • Ayuda al equipo a trabajar juntos
  • Funciona con TensorFlow
  • Soporte para contenedores Docker
  • Visualización de datos interactiva
  • Ideal para cambios rápidos
  • Interfaz de usuario simple
  • Interfaz de usuario personalizada
  • Funciones avanzadas
  • Soporta uso en la nube
  • Explicación de código Python
  • Acelera tareas de ciencia de datos
  • Simplifica flujos de trabajo de análisis de datos
  • Permite el uso de JavaScript
  • Ayuda integrada para despliegue
  • Aplicaciones web independientes
  • Ecosistema sólido
  • Fácil de compartir aplicaciones
  • Crea aplicaciones escalables
  • Actualizaciones en tiempo real
  • Herramienta de código abierto
  • Crea tableros dinámicos
  • Funciona con PyTorch

Contras

  • No es utilizable en dispositivos móviles
  • Pocas opciones para personalizar
  • Mala documentación
  • Sin soporte para múltiples idiomas
  • Necesita JavaScript para funcionar
  • No hay herramientas integradas para trabajar juntos
  • Difícil de aprender
  • No se puede usar sin internet
  • No funciona en configuraciones que no son Docker
  • No se puede conectar directamente a bases de datos