Ich erstelle eine Full-Stack AI Webanwendung und Dashboard mit Streamlit und Python


Level 1
Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Hast du Python-Modelle, Skripte oder Datenpipelines, die eine intuitive Weboberfläche brauchen?
Ich entwickle maßgeschneiderte, interaktive AI-Webanwendungen und SaaS-Dashboards mit Python und Streamlit. Verwandelt Rohdaten, Machine-Learning-Modelle und Automatisierungs-Workflows in professionelle, kundenorientierte Tools ohne komplexen Frontend-Aufwand.
Als MSc Big Data Absolvent (mit Auszeichnung) programmiere ich responsive Streamlit-Anwendungen mit sauberer Komponentenarchitektur und schneller Ausführung.
Was ich erstelle:
- Interaktive Dashboards: Echtzeit-Analysen, KPIs und interaktive Plotly-Visualisierungen
- AI-App-Schnittstellen: Dokumentenuploads, RAG-Chatbots und Prompt-Testing-Interfaces
- Datenmanagement: CSV-, Excel- und SQL-Datenbankintegration mit CRUD-Operationen
- Authentifizierung & Zugriff: Sichere Login-Authentifizierung und Multi-Page-Benutzerworkflows
- Cloud-Deployment: Deployment auf Streamlit Community Cloud, GCP Cloud Run oder Docker
Warum du mich wählen solltest:
- Verkäufer mit 5.0 Sternen Bewertung und 100 % pünktlicher Lieferung
- Modernes, responsives UI-Design und sauberen Python-Code
- Unterstützung beim Deployment und Video-Tour inklusive
Schreib mir vor der Bestellung mit deinen Projektinfos!
Lerne Muhammad Ahmed kennen
I build AI powered automations that save businesses hours every week
Level 1
- AusGroßbritannien
- Mitglied seitApr. 2020
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung2 Monate
Sprachen
Urdu, Englisch
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FAQ
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Warum sollte ich meine AI-App in Streamlit bauen?
Streamlit ermöglicht schnelles Prototyping und Deployment datenintensiver und AI-gesteuerter Anwendungen in reinem Python, spart erheblich Entwicklungszeit und Kosten und liefert eine professionelle Nutzererfahrung.
Kannst du mit React oder Next.js bauen, wenn ich ein individuelles Frontend brauche?
Ja. Im Premium-Paket kann ich ein individuelles Next.js/React-Frontend bauen, das mit einem FastAPI-Backend kommuniziert.
Welche AI-APIs kannst du in die Schnittstelle integrieren?
Gemini, Claude, OpenAI, Qdrant Vektorsuche, maßgeschneiderte feinabgestimmte Modelle oder lokale Hugging Face Pipelines.
Kann die Anwendung mit externen Datenbanken verbunden werden?
Ja. Ich verbinde Anwendungen mit PostgreSQL, MongoDB, Redis, Google Sheets oder Airtable für persistenten Speicher.
Hilfst du bei der Online-Deployment der Anwendung?
Ja. Ich stelle vollständige Deployment-Konfigurationen für Streamlit Cloud, Docker, Cloud Run oder deinen eigenen Server bereit.
