Streamlit in Snowflake Eğitimi

Eğitim Hakkında

Streamlit in Snowflake ile veri uygulaması geliştirme

Bu eğitim, Streamlit in Snowflake (SiS) ile veri uygulaması geliştirmeyi öğretir. Streamlit temel bileşenleri (st.dataframe, st.chart, widget'lar), Snowpark Session ile Snowflake'ten veri çekme, cache (st.cache_data) ile performans, RBAC ve ambar seçimi, uygulamayı Snowflake içinde dağıtma ve paylaşma işlenir. Veri odaklı pano, filtreleme ve etkileşim, güvenlik ve maliyet uygulamalı ele alınır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; Snowpark'tan veri çekip Streamlit panosu kurup SiS'te yayınlayan labler.

Seviye

Orta Seviye — Streamlit in Snowflake (SiS), Snowpark bağlantısı, veri uygulaması bileşenleri ve dağıtımı kapsar.

Öğrenme Metodu

Katılımcılar Snowpark ile sorgu çekip etkileşimli bir Streamlit panosu geliştirip Snowflake içinde yayınlar.

Neden Bu Eğitim?

📊Veri Uygulaması

Streamlit ile etkileşimli veri uygulamaları geliştirirsiniz.

❄️Snowpark Entegrasyon

Snowpark Session ile Snowflake verisini doğrudan çekersiniz.

🚀Snowflake İçi Dağıtım

Uygulamayı Snowflake içinde güvenle yayınlar ve paylaşırsınız.

Anahtar Konular

streamlit snowflakestreamlit in snowflakesnowparkveri uygulamasıstreamlit eğitimist.cache_datasnowflake panodata appsis dağıtım

“En iyi veri uygulaması, verinin yanında çalışan ve kopyalamayandır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Python Temeli

Temel Python ve fonksiyon yazımına aşinalık gerekir.

2

Snowflake

Snowflake tablo ve ambar kavramına hakimiyet faydalıdır.

3

SQL

Temel sorgu yazabilmek beklenir.

4

Snowpark (opsiyonel)

Snowpark DataFrame kavramına aşinalık önerilir.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı Streamlit bileşenleriyle Snowpark'tan veri çekip gösterebilir.

Modül 1

Streamlit Temelleri

st.title/st.write/st.markdown
st.dataframe ve st.table
st.line_chart/bar_chart
Layout (columns, tabs, sidebar)
st.metric ve KPI
Çalıştırma modeli (rerun)

Modül 2

Widget ve Etkileşim

st.selectbox/multiselect
st.slider ve date_input
st.button/checkbox
Form (st.form)
Session state
Etkileşimli filtre

Modül 3

Snowpark Bağlantısı

get_active_session() (SiS)
Snowpark DataFrame sorgusu
to_pandas() dönüşümü
Parametreli sorgu
Ambar/rol bağlamı
Güvenli erişim

Modül 4

Cache ve Performans

st.cache_data kullanımı
Sorgu sonucu önbellekleme
Cache geçersizleştirme
Büyük sonuç yönetimi
Ambar maliyeti dengesi
Yeniden çalıştırma optimizasyonu

Günün hedefiKatılımcı veri panosu geliştirip Snowflake içinde yayınlayabilir.

Modül 1

Veri Panosu

Çok sayfalı uygulama
KPI + grafik düzeni
Dinamik filtreleme
Drill-down etkileşim
Tablo/grafik entegrasyonu
Kullanıcı deneyimi

Modül 2

Görselleştirme

Streamlit yerel grafikler
Altair/Plotly entegrasyonu
Harita (st.map)
Tema ve stil
Renk ve erişilebilirlik
Pano düzeni

Modül 3

SiS Dağıtımı

Streamlit in Snowflake uygulaması
Uygulama oluşturma (Snowsight)
Ambar seçimi
requirements/paket yönetimi
Sürümleme
Düzenle-çalıştır döngüsü

Modül 4

Güvenlik ve Paylaşım

RBAC ve uygulama erişimi
Rol bazlı veri
Paylaşım ve grant
Maliyet izleme
Secrets yönetimi
İyi uygulamalar

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Streamlit Bileşenleri

Widget ve grafiklerle etkileşimli arayüz kurarsınız.

✅

Snowpark Erişim

Snowpark Session ile Snowflake verisi çekersiniz.

✅

Cache

st.cache_data ile sorguları önbelleğe alıp hızlandırırsınız.

✅

Veri Panosu

KPI ve grafiklerle etkileşimli pano tasarlarsınız.

✅

Görselleştirme

Altair/Plotly ile zengin grafikler eklersiniz.

✅

SiS Dağıtımı

Uygulamayı Snowflake içinde yayınlarsınız.

✅

Güvenlik

RBAC ile uygulama ve veri erişimini kontrol edersiniz.

✅

Maliyet

Ambar kullanımını izleyip maliyeti dengelersiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Snowflake verisi üzerinde hızlı veri uygulaması yapmak isteyen analistler
veri bilimciler
geliştiriciler için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Snowflake verisi üzerinde hızlı veri uygulaması yapmak isteyen analistler, veri bilimciler ve geliştiriciler için uygundur.

Streamlit in Snowflake nedir?

Streamlit uygulamalarını Snowflake içinde, veriyi dışarı taşımadan geliştirip çalıştırma yeteneğidir.

Veriye nasıl erişilir?

get_active_session() ile alınan Snowpark Session üzerinden DataFrame sorgularıyla erişilir.

Performans nasıl artırılır?

st.cache_data ile sorgu sonuçları önbelleğe alınır ve gereksiz ambar kullanımı azaltılır.

Sertifika veriliyor mu?

Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

USING STREAMLIT WITH SNOWFLAKE EĞİTİMİ