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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
Experimente ? Vale a pena ir atrás. É importante entender como desenvolver essa capacidade. As empresas devem experimentar esta tecnologia em um projeto que possa lidar com o risco.

Esta edição do Radar apresenta várias novas ferramentas para a criação de aplicações web que ajudam usuários finais a visualizar e interagir com dados. Essas ferramentas vão além de bibliotecas de visualização simples, como D3. Em vez disso, elas reduzem o esforço necessário para construir aplicações analíticas independentes para manipular conjuntos de dados existentes. Dash, da Plotly, está ganhando popularidade entre cientistas de dados por criar aplicações analíticas amplamente funcionais em Python. O Dash aumenta as bibliotecas de dados do Python, de forma semelhante ao que Shiny faz a partir do R. Essas aplicações às vezes são chamadas de painéis, mas a gama de funcionalidades possíveis é realmente muito maior do que o termo implica. Dash é particularmente adequado para criar aplicações escaláveis e prontas para produção, ao contrário do Streamlit, outra ferramenta desta classe. Considere o uso do Dash quando precisar apresentar aos usuários de negócios análises mais sofisticadas do que uma solução com pouco ou nenhum código, como o Tableau, pode fornecer.

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