Daten, Apps & KI / Streamlit
Streamlit-Entwickler für interaktive Daten-Apps.
Wir machen Ihre Daten sichtbar und bedienbar.
01 / EINSATZ
Was hier
konkret passiert.
Wir übersetzen Ihre Python-Logik in eine interaktive Web-App. Dafür schreiben wir normale Python-Skripte, starten sie mit `streamlit run` und entwickeln die Anwendung per automatischem Rerun iterativ weiter.
Wir überführen Ihr Python-Skript mit `streamlit run` in eine interaktive Web-App und liefern schnell sichtbare Zwischenstände für die gemeinsame Abstimmung.
Wir bereiten Daten aus Pandas/Numpy oder anderen Python-Quellen als Tabellen und interaktive Dataframes auf, damit Sie Ergebnisse direkt prüfen und nutzen können.
Wir bauen Diagramme und Karten mit Streamlit-Funktionen beziehungsweise unterstützten Visualisierungsbibliotheken in ein Dashboard ein, damit Zusammenhänge sichtbar werden.
Wir ergänzen Slider, Buttons und Selectboxen und verarbeiten Ihre Eingaben über den Streamlit-Workflow, sodass aus Daten eine bedienbare Anwendung wird.
02 / EINORDNUNG
Nicht jedes Tool
für jedes Problem.
Wir setzen Streamlit ein, wenn Sie ein datengetriebenes Dashboard, eine explorative Analyse-App, eine ML-/KI-Demo, einen Report oder ein internes Werkzeug zügig nutzbar machen möchten und Python-Logik sowie Interaktion im Mittelpunkt stehen.
Wir trennen dabei die Aufgaben klar. pandas kann Daten vorbereiten, Streamlit macht sie interaktiv zugänglich. So bleibt nachvollziehbar, welchen Beitrag die Datenaufbereitung und welchen Beitrag die App leistet.
03 / QUELLEN
Nachvollziehbar
statt nur behauptet.
Wir richten unsere Umsetzung an den offiziellen Projektseiten und Dokumentationen aus. Die Quellen machen nachvollziehbar, welche Funktionen und Arbeitsweisen dieser Seite zugrunde liegen.
IHR NÄCHSTER SCHRITT
Technologie verstehen.
Projekt voranbringen.
Beschreiben Sie Ziel, Ausgangslage und offene Fragen. Wir ordnen gemeinsam ein, welche Lösung Ihr Vorhaben voranbringt.
Streamlit-Vorhaben besprechen