Desenvolvimento de Aplicações Analíticas com Streamlit

O curso Desenvolvimento de Aplicações Analíticas com Streamlit foi desenvolvido para profissionais de Programação e Desenvolvimento Analítico que desejam transformar análises, algoritmos e modelos em aplicações analíticas interativas, robustas e acessíveis, utilizando o Streamlit, uma das plataformas open source mais utilizadas para desenvolvimento de aplicações de dados em Python.

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Desenvolvimento de Aplicações Analíticas com Streamlit

Programação

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Com abordagem hands‑on e orientada a projeto, o curso explora como estruturar aplicações analíticas completas, integrando dados, análises e modelos em interfaces interativas que podem ser utilizadas por equipes técnicas e áreas de negócio. O foco está na organização do código, experiência do usuário, clareza dos insights e entrega de soluções reutilizáveis. Os exemplos e projetos práticos são aplicados a cenários reais do mercado, preparando o participante para desenvolver aplicações analíticas usadas em contextos corporativos, prototipação e apoio à tomada de decisão.

Módulos do Curso

O que é o Streamlit e seu papel no desenvolvimento analítico Introdução ao Streamlit e Aplicações Analíticas
Casos de uso: dashboards analíticos, aplicações internas e protótipos Introdução ao Streamlit e Aplicações Analíticas
Streamlit no ecossistema Python e open source Introdução ao Streamlit e Aplicações Analíticas
Comparação com outras soluções de visualização e apps Introdução ao Streamlit e Aplicações Analíticas
Conceito de aplicação analítica interativa Introdução ao Streamlit e Aplicações Analíticas

Estrutura de um aplicativo Streamlit Estrutura Básica de Aplicações com Streamlit
Componentes principais da biblioteca Estrutura Básica de Aplicações com Streamlit
Organização de layouts e seções Estrutura Básica de Aplicações com Streamlit
Inputs do usuário e controle de interação Estrutura Básica de Aplicações com Streamlit
Exibição de resultados analíticos Estrutura Básica de Aplicações com Streamlit

Conexão entre Streamlit e funções Python Integração com Lógica Analítica em Python
Organização e modularização do código Integração com Lógica Analítica em Python
Manipulação de parâmetros e resultados Integração com Lógica Analítica em Python
Controle de estado e fluxo da aplicação Integração com Lógica Analítica em Python
Tratamento de erros e validações básicas Integração com Lógica Analítica em Python

Leitura e processamento de dados em aplicações Streamlit Aplicações Analíticas com Dados
Upload e ingestão de dados pelo usuário Aplicações Analíticas com Dados
Análises exploratórias interativas Aplicações Analíticas com Dados
Exibição dinâmica de tabelas, métricas e gráficos Aplicações Analíticas com Dados
Uso de Streamlit para prototipação analítica Aplicações Analíticas com Dados

Uso do Streamlit para integração com modelos analíticos Integração com Modelos Analíticos
Aplicações com modelos de classificação ou regressão Integração com Modelos Analíticos
Simulações e testes de cenários Integração com Modelos Analíticos
Avaliação e visualização de resultados Integração com Modelos Analíticos
Boas práticas de desempenho em aplicações analíticas Integração com Modelos Analíticos

Aplicações para Varejo (análise comercial e operacional) Aplicações Analíticas para Setores Produtivos
Aplicações para Indústria Farmacêutica (dados, relatórios e simulações) Aplicações Analíticas para Setores Produtivos
Aplicações para Agronegócio e Agroindústria (monitoramento e apoio técnico) Aplicações Analíticas para Setores Produtivos
Adequação da aplicação ao público usuário Aplicações Analíticas para Setores Produtivos
Boas práticas de usabilidade analítica Aplicações Analíticas para Setores Produtivos

Organização de projetos Streamlit Boas Práticas, Deploy e Compartilhamento
Versionamento e manutenção de aplicações Boas Práticas, Deploy e Compartilhamento
Publicação e compartilhamento de aplicações Boas Práticas, Deploy e Compartilhamento
Uso em ambientes internos e demonstrações Boas Práticas, Deploy e Compartilhamento
Considerações de segurança e acesso Boas Práticas, Deploy e Compartilhamento