Всем привет!
Хочу поделиться с вами решением задачи наглядного представления большого объема данных с возможностью детального просмотра информации по интересующим объектам.

С каждым годом растет сложность моделей, решающих вопросы семантически- и контекстно-ориентированной обработки естественного языка (NLP). Также нельзя забывать и про проблемы мультиязычности моделей. Все это сильно сказывается на увеличении их размеров и системных требований к железу для их обучения, дообучения, да и просто запуска. Задачи NLP сегодня – это прикладные задачи, их хочется решать на доступном оборудовании за доступное время

Как сделать dashboard более наглядным? Воспользуйтесь инструментами фреймворка Dash. Sunburst- и Scatter_3d-диаграммы, библиотека Lottie помогут в визуализации данных. Подробнее в посте.

Dash представляет собой фреймворк для визуализации данных и построения веб-приложений, понятен и довольно прост в применении. Может быть интересен тем, кто хочет использовать интерактивные графики для анализа данных с помощью Python. Рассмотрим построение таких графиков с применением обратных вызовов в Dash.

В предыдущей части статьи мы разбирали, что такое dash в общем, и создавали одностраничный дэшборд, взяв за основу датасет драгоценных камней с kaggle.
Но! Задачи, которые падают на нас ,не всегда просты и не всегда возможно ограничить себя одной страницей на Дашборде. В этой статье я покажу, как создать многостраничный дэшборд, используя sidebar в качестве навигационного элемента, и наполнить страницы разного рода контентом.

Добрый день! Сегодня разберем пример работы с Веб-фреймворком Dash.

Большую популярность набирает библиотека для построения интерактивных приложений Streamlit. Опытом ее использования я хочу поделиться.