Crearé aplicaciones de ciencia de datos y dashboards de IA en python streamlit o r shiny

Streamlit es un framework de Python que convierte scripts en aplicaciones web compartibles. A diferencia de Tableau, que es solo para visualizar datos, Streamlit permite la entrada de usuario, cálculos personalizados y la integración con modelos de Machine Learning. Es más rápido de construir y a menudo más barato de hospedar que las herramientas de BI empresariales.

¡Sí! Puedo ayudarte a desplegar tu panel en Streamlit Cloud (que suele ser gratuito para proyectos pequeños o públicos), Heroku o AWS. Si tienes una preferencia específica de nube, avísame. Nota: Los costos de despliegue en el proveedor de la nube no están incluidos.

Puedo conectar tu app con casi cualquier fuente de datos, incluyendo archivos Excel/CSV, Google Sheets, bases de datos SQL (MySQL, PostgreSQL) y APIs Rest. Para flujos de datos en vivo, contáctame primero para revisar los requisitos de la API.

Sí, claro. Recibirás el código fuente completo en Python (app.py) bien comentado, junto con un archivo requirements.txt. Tendrás la propiedad total del código para modificarlo o escalarlo en el futuro.

¡Sí! Esa es mi especialidad. Puedo cargar tus modelos de Scikit-learn, TensorFlow o PyTorch para que los usuarios puedan ingresar datos y obtener predicciones en tiempo real. También puedo integrar APIs de OpenAI/LLM para funciones de generación de texto.

Depende de tu objetivo. Si necesitas integración de IA/Deep Learning o un ambiente de startup moderna, te recomiendo Python Streamlit. Si estás en salud o necesitas estadísticas avanzadas, te recomiendo R Shiny. Como experto certificado de UC Davis, puedo revisar tu proyecto y recomendarte la mejor opción.

Sí. Como desarrollo código personalizado, el procesamiento de datos ocurre donde ejecutes el script. No almaceno tus datos. Si tu proyecto es sensible, puedo firmar un NDA (Acuerdo de Confidencialidad) antes de comenzar.

Sí, puedo construir la estructura y la interfaz del panel usando datos simulados. Cuando tus datos reales estén listos, simplemente puedes cambiar el archivo o conectar la base de datos, siempre que la estructura permanezca igual.