Dashboard em Python em 10min - A forma mais rápida de criar dashboards

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Quer criar dashboards incríveis em Python em tempo recorde e sem complicação?

Então essa aula é pra você! Aqui você vai aprender como montar um dashboard interativo e profissional usando Streamlit, a biblioteca mais prática para interfaces em Python. E o melhor: em menos de 10 minutos você já vai ver tudo funcionando, com filtros dinâmicos, métricas, gráficos e muito mais.

Você vai ver passo a passo como instalar as bibliotecas necessárias, importar dados de uma planilha Excel com Pandas, criar filtros por região usando o multiselect, calcular automaticamente o faturamento total e o ticket médio e ainda montar gráficos com agrupamento por região e por produto.

Além disso, eu te explico como executar o projeto no navegador e como corrigir os principais erros que surgem na hora de rodar o código com o Streamlit, sem enrolação e direto ao ponto.

Quer aprender a criar dashboards como um verdadeiro profissional e impressionar no seu portfólio? Dá o play nesse vídeo agora e construa seu primeiro dashboard do zero com Python!

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Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Python para que você consiga se desenvolver nessa linguagem de programação e consiga criar seus próprios projetos e automações!

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Conteúdo da Aula

00:00 Introdução: Como Criar um Dashboard Interativo em Python com Streamlit
00:38 Introdução ao Streamlit: a biblioteca mais fácil para dashboards em Python
00:51 Instalando e importando as bibliotecas necessárias (Pandas, Streamlit, Openpyxl)
01:14 Como carregar dados de uma planilha Excel com Pandas no Python
02:09 Adicionando título ao dashboard com Streamlit
03:15 Criando filtros interativos com multiselect no Streamlit
05:23 Exibindo métricas: como calcular faturamento total com Python
06:20 Calculando e exibindo o ticket médio com Streamlit
07:24 Criando gráfico de faturamento por região no Streamlit
09:05 Gráfico de faturamento por produto no dashboard
09:13 Como rodar e visualizar seu projeto com streamlit run
09:52 Corrigindo erro de sintaxe
10:28 Dashboard finalizado: veja o resultado visual no navegador
11:12 Conclusão

#python #hashtagprogramacao