エンジニアでもしゃれおつUI実装が楽勝になるサービス – Streamlit

これ言われるよねー

エンジニアって美的センスないよねー！

やかましいわ！と思ったのと、デザインという名の美的センスを磨き続けています。デザインを学ぶ、勝つまでは。
そんなときふと目に入った1つのツイートがありました。

The fastest way to build and share data apps

なんだこれ！？となりました。
サイトを見に行くと、それはまークリーンでDopeなサイトが表示されているじゃないですか。

www.streamlit.io

Streamlit — The fastest way to create data apps

https://www.streamlit.io

Streamlit is an open-source app framework for Machine Learning and Data Science teams. Create beautiful data apps in hours, not weeks. All in pure Python. All for free.

そうです、今日はStreamlitについて軽く共有します。

DeNAの方も使われている

Speaker Deck

Scrapyとscikit-learn、Streamlitで作るかんたん機械学習アプリケーション / Makin...

https://speakerdeck.com/amaotone/making-ml-app-with-scrapy-scikit-learn-and-streamlit

DeNAのデータサイエンス輪講（DS輪講）での発表内容です。Scrapyとscikit-learn、Streamlitを使うことで、機械学習を使ったデモアプリをクイックに作ることができます。ソースコードはGitHubに公開しています。https://github.com/amaotone/movie-recommendation-demo

このスライドを見たら、この方@SakuEjiさんも使われているじゃないですか！
しかも、このスライドの中身もとても興味深くて、熟読してしまいました。

ウェブスクレイピングして〜データ解析して〜って楽しいよね。

見た目はカバーすればいい

見た目、使い勝手をサービスとしてリリースするのであればデザイナーを雇うとか、デザインを学ぶとかの必要性は出てきますが、一時的にビジュアライズするのであれば、UX面での考慮が不要なら・・・。

こういったサービスを利用するのも1つてだと思いますし、デザインを学ぶとかのリソースが削減できるのでおすすめできます。

とはいえ、エディターのデザインとか見た目の部分は凝っちゃうんですよね。

と以上、共有になります。