Создаем веб-приложение для предсказания цены на недвижимость на Python и Streamlit / Data Science

Таймкоды:
00:00 Что такое Streamlit и почему он популярен?
00:42 Документация Streamlit
01:02 ML-модель для предсказания цены на недвижимость
02:09 Как запустить свое первое веб-приложение на Streamlit
03:47 Загрузка и вывод данных
05:30 Визуализация объектов недвижимости на карте
06:55 Кэширование данных
07:18 Кнопки для ввода данных
08:48 Разметка markdown
09:26 Предсказание результата по введенным данным на странице

*Компания Meta - организация, деятельность которой запрещена на территории Российской Федерации

#datascience #ityoutubersru #python

[rrahll]

Лучший канал с лучшими топиками)
Коротко и ясно! Очень нравятся ваш подход к обучению.

[rrahll]

Ого, большое спасибо, Анастасия! Всегда актуальная тема.

[АвиТворческий]

лайк за веб версию, хороший контент, который не так часто реализуют

[kaifalarkaifarik]

Очень крутой и полезный ролик, узнал о крутом инструменте для работы) Можете сделать вторую часть по развертыванию такого приложения)

[juneority]

Хорошее руководство, но по ссылке же нет отдельно данных по Москве. нужно все готовить самому, извлекать данные из общего датасета - для этого нужно уже все уметь, так что ценность материала резко падает .Нужно было прикрепить датасеты, по которым ведется работа, чтобы можно было повторить, попробовать. А так просто посмотреть - позавидовать, повосхищаться

[ElectroLensReview]

Лайк в поддержку, чтобы продолжала делать ролики

[letov]

Эх, можно бы было создавать приложения которые предсказывают судьбу)))

[РоманМироненко-ох]

На курсе ещё подробнее рассказывают как пользоваться streamlit'ом, советую пройти курс

[lexeypavlov]

Никогда не занимался программированием. Интересна тема обучения искусственного интеллекта. Можно ли начать обучение в data saints с полного нуля или нужно иметь какую-то предварительную подготовку в IT сфере? Спасибо.

[Denis-]

Спасибо за видео. Анастасия, а кто по вашему мнению Data Scientist ?

У меня сложилось такое мнение, что сейчас практически все курсы учат делать fit, predict. Даже если человек понимает с точки зрения теории как эти модели работают его ценность с каждым месяцем стремится к 0. Как мне кажется, такие люди довольно быстро будут заменены тем же самым искусственным интеллектом, так как они перебирают гиперпараметры различных моделей и все. Я думаю, что data scientist - это тот человек, который может разработать под конкретную задачу наиболее подходящие алгоритм ml, а может даже предложить эвристику, которая в конкретном случае справится лучше.

Интересно ваше мнение как профессионала в сфере data science. И куда по вашему стоит человеку двигаться в ds, чтобы быть не серой посредственностью а по-настоящему незаменимым спецом.

[djo]

Что тут предсказывать, недвижимость растет в цене всегда, проверено 40+ лет опыта))

[АндрейТаранов-ьэ]

дичь какая-то
st.map(data=df, latitude="geo_lat", longitude="geo_lon")
TypeError: map() got an unexpected keyword argument 'latitude'
в доках ничего по этому поводу... UPD:
ставил на 3.9 питон и пришлось откатываться из-за конфликтов версий пакетов,
в итоге поставилось какое-то старьё.
class MapMixin:
def map(self, data=None, zoom=None, use_container_width=True):
"""

data : pandas.DataFrame, pandas.Styler, numpy.ndarray, Iterable, dict,
or None
The data to be plotted. Must have columns called 'lat', 'lon',
'latitude', or 'longitude'.

переименовал в csv колонки в lat и lon, убрал ключи в вызове map, завелось.

[luchanos]

Ой, а кто это у нас на пайчарм переехал?))

[ОлегПлюснин-пъ]

чет он у меня в вскоде не захотел работать(