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Publicado : Oct 28, 2020
Not on the current edition
This blip is not on the current edition of the Radar. If it was on one of the last few editions it is likely that it is still relevant. If the blip is older it might no longer be relevant and our assessment might be different today. Unfortunately, we simply don't have the bandwidth to continuously review blips from previous editions of the Radar Understand more
Oct 2020
Probar ? Vale la pena intentarlo. Es importante entender cómo construir esta habilidad. Las empresas deberían implementar esta tecnología en un proyecto que pueda manejar el riesgo.

Esta edición del Radar presenta varias herramientas nuevas para la creación de aplicaciones web que ayudan a los usuarios finales a visualizar e interactuar con datos. A diferencia de simples bibliotecas de visualización, como D3, estas herramientas minimizan el esfuerzo necesario para construir aplicaciones analíticas independientes para manipular conjuntos de datos existentes. Dash, de Plotly, está ganando popularidad entre científicas de datos porque permite crear aplicaciones analíticas ricas en funcionalidades usando Python. Dash mejora las bibliotecas para datos de Python y, al igual que Shiny, está basada en R. Estas aplicaciones son a veces conocidas como tableros o dashboards, a pesar que estos nombres no hacen justicia a las posibles funcionalidades que proveen. Dash es particularmente adecuado para construir aplicaciones escalables y listas para producción, a diferencia de Streamlit, otra herramienta similar. Puede considerarse utilizar Dash si se necesita presentar a usuarias de negocio, análisis más sofisticados que herramientas de poco o ningún código pueden ofrecer, como Tableau.

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