Curso de Streamlit: Do Básico ao Avançado - Exercício 03 Streamlit: Dashboard com Upload de CSV + Gráficos em 15 Minutos! 📈

🚀 Aprenda a criar um dashboard profissional que transforma arquivos CSV em visualizações interativas! Neste exercício prático de Streamlit, você vai desenvolver um sistema completo para carregar dados, exibir tabelas e gerar gráficos dinâmicos - tudo com menos de 30 linhas de código Python! 🔧 O que você vai implementar: ✅ Upload de arquivos CSV com st.file_uploader() ✅ Leitura de dados usando pd.read_csv() ✅ Exibição de tabelas interativas com st.dataframe() ✅ Visualização de dados com: - Gráficos de linha (st.line_chart()) - Gráficos de barras (st.bar_chart()) 💡 Por que fazer este projeto? - Dominar o fluxo completo: upload → processamento → visualização - Criar ferramentas úteis para análise de dados no dia a dia - Adicionar um projeto prático ao seu portfólio - Levar apenas 15 minutos do início ao dashboard funcional! 👩‍💻 Para quem é este exercício? - Cientistas de dados iniciantes - Analistas que querem automatizar relatórios - Programadores Python explorando Streamlit - Qualquer pessoa que trabalhe com planilhas e CSV 📁 Recursos desta aula: 🔗 Código-fonte completo: https://github.com/GTL98/canal_mundo_python/tree/main/Curso%20Streamlit/Aula%2003 🎞️ Playlist do Curso de Streamlit: https://www.youtube.com/playlist?list=PLYE_6MNsHIyN--yBVaSq9xdNSLO5SNtXY 🔗 Minhas redes: https://allmylinks.com/mundopython98 🔔 Inscreva-se e ative o sininho para receber mais exercícios práticos! 💬 Compartilhe nos comentários: Que tipo de dados você costuma analisar? #Streamlit #Python #DataScience #Dashboard #VisualizaçãoDeDados 👉 Desafio extra: Modifique o código para aceitar arquivos Excel (xlsx) e compartilhe seu resultado! Próximo passo: Na próxima aula, vamos otimizar performance com st.cache_data! 🚀 Transforme arquivos CSV em insights visuais em minutos! (Exercício 100% prático - ideal para projetos reais!)