Desarrollo Frontend · FRO-161

Paneles interactivos desde el notebook

De un notebook de análisis a un panel web interactivo publicado con Voilà, sin escribir frontend.

Bajo demanda Intermedio 7 módulos · 30 clases

Formato asíncrono Ingeniería / Industria, Desarrollo, Docentes FP Plotly, JupyterLab, Python

DATOS JUPYTER

Lo que aprenderás

Construir gráficos interactivos con Plotly Express y Graph Objects a partir de DataFrames de Pandas.
Enlazar controles ipywidgets (deslizadores, desplegables, casillas) a la actualización de una figura.
Comparar Plotly y Bokeh para elegir el motor adecuado según volumen de puntos e interacción.
Publicar un notebook de JupyterLab como aplicación web con Voilà ocultando las celdas de código.
Componer paneles con varias vistas enlazadas mediante FigureWidget y callbacks de Python.
Preparar un panel reutilizable en el aula para que el alumnado explore datos sin tocar el código.

Contenido del curso

7 módulos · 30 clases en vídeo · práctica guiada en cada módulo

Módulo 1 · Del análisis al panel 4 clases

Qué problema resuelve un panel interactivo
El entorno de trabajo en JupyterLab
El conjunto de datos del curso
Anatomía de una figura de Plotly

Módulo 2 · Gráficos con Plotly 5 clases

Plotly Express para las vistas habituales
Graph Objects cuando hace falta control fino
Ejes, escalas y formato de valores
Mapas de calor, dispersión y series temporales
Plantillas y estilo coherente entre figuras

Módulo 3 · Controles con ipywidgets 4 clases

Deslizadores, desplegables y casillas
El decorador interact y sus límites
Callbacks con observe y estado compartido
Composición con HBox, VBox y Tab

Módulo 4 · Vistas enlazadas 4 clases

FigureWidget y actualización sin redibujar
Selección en una figura que filtra otra
Tablas que reaccionan al filtro activo
Evitar recálculos innecesarios en cada cambio

Módulo 5 · Bokeh como alternativa 4 clases

Modelo de datos y ColumnDataSource
Herramientas de zoom, selección y hover
Cuándo Bokeh rinde mejor que Plotly
Servir un panel con bokeh serve

Módulo 6 · Publicar con Voilà 5 clases

Convertir el notebook en aplicación
Ocultar código y controlar la ejecución inicial
Plantillas y aspecto de la aplicación
Datos externos y refresco de la fuente
Compartir el panel con quien no programa

Módulo 7 · Proyecto de cierre 4 clases

Definir las preguntas que responde el panel
Montar la vista principal y los filtros
Añadir vistas de detalle enlazadas
Publicar y revisar con una persona usuaria

Requisitos

Manejo de Python y Pandas a nivel de leer un CSV, filtrar y agrupar.
Haber trabajado antes en notebooks de JupyterLab.
Basta con un navegador: el entorno de prácticas se ejecuta en JupyterLab.

Descripción

Un análisis en notebook termina casi siempre en capturas pegadas en un correo. Quien pide los datos no puede cambiar un filtro ni mirar otro periodo, así que vuelve a preguntar. Este curso resuelve ese punto concreto: convertir el análisis que ya funciona en algo que otra persona pueda manejar por su cuenta, desde el navegador y sin instalar nada.

El curso trabaja sobre un conjunto de datos que se arrastra de principio a fin. Primero se sustituyen los gráficos estáticos por figuras de Plotly, después se añaden controles con ipywidgets y se conectan a las figuras mediante callbacks, y por último el notebook se sirve con Voilà como aplicación. Se compara con Bokeh en los casos donde el volumen de puntos o el tipo de interacción lo aconseja.

Al terminar queda un panel publicable que otros pueden usar y que se actualiza cambiando la fuente de datos. Es el paso natural antes de plantearse una aplicación web completa, y para el profesorado sirve como material de aula: el alumnado explora el conjunto de datos moviendo controles en lugar de leer código.

¿Para quién es este curso?

Personal de ingeniería que analiza datos de proceso y necesita entregar resultados manejables a producción.
Perfiles de desarrollo que trabajan con Python y quieren evitar montar un frontend para una herramienta interna.
Profesorado de FP que prepara prácticas de análisis de datos y quiere que el alumnado explore sin editar código.