Ich erstelle Data-Science-Apps und AI-Dashboards in Python Streamlit oder R Shiny


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Über diesen Service
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Stecken deine Daten in langweiligen Tabellen und statischen Berichten fest?
Ich verwandle Rohdaten, Skripte und Machine-Learning-Modelle in leistungsstarke interaktive Webanwendungen mit Python Streamlit und R Shiny. Statt einfacher Dashboards baue ich dynamische Daten-Apps, die es Nutzern ermöglichen, in Echtzeit mit Analysen zu interagieren.
Mit einem starken code-zentrierten Ansatz entwickle ich maßgeschneiderte Lösungen, die auf deine Geschäfts-, Forschungs- oder Startup-Bedürfnisse zugeschnitten sind, unter Verwendung sauberer, skalierbarer und moderner Entwicklungspraktiken.
Was ich bauen kann:
- Interaktive Daten-Dashboards
- KI & Machine Learning Web-Apps
- Streamlit & R Shiny Anwendungen
- Echtzeit-Analysetools
- Datenvisualisierungs-Tools
- Simulations- & Prognose-Apps
- KPI & Business-Intelligence-Dashboards
- Maßgeschneiderte Diagramme & interaktive Berichte
Technologien, die ich verwende:
- Python (Streamlit, Plotly, Dash, Gradio)
- R Programmierung & Shiny
- Matplotlib & Ggplot2
- APIs & Datenintegrationen
- Machine-Learning-Modelle
Warum du mich wählen solltest?
- Vollständig individuell programmierte Lösungen
- Modernes und responsives UI
- Sauberer, skalierbarer und wiederverwendbarer Code
- Schnelle Kommunikation & Support
- Fokus auf Performance und Benutzerfreundlichkeit
Bitte kontaktiere mich vor deiner Bestellung, damit wir deine Projektanforderungen im Detail besprechen können.
Lerne Arqam Aly kennen
Transforming Data and Code into Smart Business Decisions
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FAQ
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Was ist Streamlit und warum solltest du es gegenüber Tableau oder PowerBI wählen?
Streamlit ist ein Python-Framework, das Skripte in teilbare Web-Apps verwandelt. Im Gegensatz zu Tableau, das nur zum Daten ansehen gedacht ist, erlaubt Streamlit Nutzerinput, eigene Berechnungen und die Integration mit Machine Learning Modellen. Es ist schneller beim Aufbau und oft günstiger beim Hosting als Unternehmens-BI-Tools.
Welche Datenquellen kannst du mit dem Dashboard verbinden?
Ich kann deine App mit fast jeder Datenquelle verbinden, inklusive Excel/CSV-Dateien, Google Sheets, SQL-Datenbanken (MySQL, PostgreSQL) und Rest-APIs. Für Live-Datenfeeds kontaktiere mich bitte vorher, damit wir die API-Anforderungen prüfen können.
Python Streamlit vs. R Shiny – Welches solltest du wählen?
Es kommt auf dein Ziel an! Wenn du AI/Deep Learning-Integration oder ein modernes Tech-Startup-Feeling brauchst, empfehle ich Python Streamlit. Wenn du im Gesundheitswesen bist oder umfangreiche Statistik benötigst, empfehle ich R Shiny. Als UC Davis Certified Expert kann ich dein Projekt prüfen und die beste Lösung für dich empfehlen.
