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Real-Time Dashboards in Python: Streamlit & Live Data

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Real-Time Dashboards in Python: Streamlit & Live Data

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Was Sie lernen werden

  • Architect multi-page real-time dashboards in Streamlit with proper state management and data flow patterns

  • Implement multiple live data ingestion strategies: REST API polling, WebSocket streaming, and scheduled data fetching

  • Build live-updating visualizations using Plotly including candlestick charts, streaming line charts, heatmaps, and depth charts

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Modeling
  • Kategorie: Dashboard
  • Kategorie: Data Persistence
  • Kategorie: UI Components
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Scalability
  • Kategorie: Restful API
  • Kategorie: Real Time Data
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Live Streaming
  • Kategorie: Heat Maps
  • Kategorie: Dashboard Creation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Plotly

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Juli 2026

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Understand the architecture of real-time dashboards, master Streamlit's execution model for live updates (st.fragment, run_every, session state), connect to cryptocurrency REST APIs for live data, and build the first auto-refreshing dashboard components.

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Aufgaben

Build real-time updating Plotly charts (candlestick, line, heatmap, depth), implement WebSocket streaming for sub-second price feeds, create animated visualizations that update smoothly, and design the core analytics pages of the dashboard

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Aufgaben

Build a real-time portfolio tracker with live P&L calculations, integrate social sentiment data as a live feed, implement a custom price alert and notification system, and design the advanced interactive pages of the dashboard.

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Aufgaben

Optimize dashboard performance for handling multiple simultaneous live data streams, implement advanced Streamlit patterns (connection management, error recovery, responsive layouts), deploy to Streamlit Community Cloud with persistent storage, and add production monitoring.

Das ist alles enthalten

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