- Cours pratique
- Informatique
Formation Streamlit : Créer des applications web interactives avec Streamlit
Développez rapidement des interfaces web interactives avec Python grâce à Streamlit

- Durée
- 3 jours
- Niveau
- Intermédiaire
- Modalités
- Présentiel / Distanciel
Description de la formation Streamlit
Qu'est-ce que Streamlit ?
Streamlit est un framework open-source en Python permettant de créer des applications web interactives destinées à la visualisation de données, à l'analyse et au prototypage rapide. Grâce à une syntaxe simple et intuitive, il s'adresse aussi bien aux data scientists qu'aux développeurs souhaitant exposer leurs résultats via une interface web sans compétence approfondie en front-end.
Pourquoi suivre une formation Création d’applications Web interactives avec Streamlit ?
Dans un contexte où l'accès rapide à des interfaces utilisateur devient essentiel, savoir utiliser Streamlit permet de transformer des scripts Python classiques en véritables outils interactifs, accessibles via un navigateur. Cette formation permet de maîtriser toutes les étapes, de la conception à la mise en production, en passant par la personnalisation de l'interface. Elle constitue un atout précieux pour les professionnels de la donnée, les chercheurs et les développeurs d'outils internes.

Objectifs pédagogiques
À l'issue de cette formation Streamlit, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Comprendre le fonctionnement et les cas d’usage de Streamlit
- Maîtriser la création d’interfaces utilisateur interactives en Python
- Intégrer des visualisations de données dans une application Web
- Gérer les entrées utilisateur et le traitement des données côté serveur
- Déployer une application Streamlit en environnement local ou cloud
Objectifs opérationnels
Savoir créer et déployer des applications web interactives avec Streamlit en autonomie.
Programme
Contenu du cours, module par module
6 modules
- Présentation du framework Streamlit : objectifs et cas d’usage
- Installation et configuration de l’environnement
- Structure de base d’une application Streamlit
- Exécution et rafraîchissement automatique
- Utilisation des composants de base : titres, textes, images
Travaux pratiques
Description : Création d’un premier tableau de bord affichant des données statiques. Quelle commande permet de rafraîchir l'application automatiquement ?
- Les principaux widgets : boutons, sliders, sélecteurs, cases à cocher
- Récupération et traitement des entrées utilisateur
- Affichage conditionnel
- Utilisation de st.session_state
Travaux pratiques
Description : Réalisation d'une application questionnaire avec prise en compte des réponses de l'utilisateur et retour visuel dynamique.
- Intégration avec Pandas et Numpy
- Graphiques avec Matplotlib, Seaborn, Plotly
- Mise à jour dynamique des visualisations selon les inputs
Travaux pratiques
Description : Développement d’un outil de visualisation exploratoire de données CSV avec options de filtrage. Comment personnaliser les couleurs des graphiques ?
- Organisation du contenu : colonnes, onglets, containers
- Ajout de médias (vidéos, fichiers audio, fichiers téléchargeables)
- Personnalisation CSS et HTML
- Intégration avec d'autres librairies Python
Travaux pratiques
Description : Création d’une interface d’analyse d’indicateurs financiers incluant des vidéos de présentation et téléchargement de rapports PDF
- Organisation du code : modularité, fichiers externes
- Gestion des erreurs et messages utilisateur
- Intégration d’authentification simple
Travaux pratiques
Description : Application simulant une plateforme de suivi client, avec séparation front/back et code réutilisable. Pourquoi éviter les fonctions trop longues ?
- Déploiement local et sur Streamlit Cloud
- Hébergement sur un VPS ou une plateforme cloud (Heroku, AWS)
- Gestion des dépendances avec requirements.txt
- Bonnes pratiques de sécurisation
Travaux pratiques
Description : Mise en ligne d’un projet complet avec Streamlit Cloud. Ajout d’un formulaire de contact. Quelle est la limite de taille pour les fichiers téléchargés ?
Travaux pratiques
Utilisation de l’IDE Jupyter et de Streamlit – environ 60% de la formation est consacrée à la pratique, avec des cas concrets à développer étape par étape.
Programme mis à jour le 15/06/2026
Public concerné
Ce cours s'adresse aux data scientists, développeurs Python, ingénieurs logiciel et analystes ayant besoin de créer des interfaces utilisateur simples et interactives.

Prérequis
Une bonne maîtrise du langage Python et des librairies de manipulation de données comme Pandas ou NumPy sont nécessaires pour suivre cette formation. Une connaissance de base de l’environnement web serait un plus pour mieux appréhender les notions de déploiement.
J’évalue mes connaissances pour vérifier que je dispose des prérequis nécessaires pour profiter pleinement de cette formation en faisant le test de prérequis.
Faire le testFinancement
Cette formation peut être prise en charge par votre entreprise, seule ou avec l’appui de son opérateur de compétences. Nous fournissons le devis et les pièces attendues par l’OPCO.
4,8/5
4 avis
« Mon avis sur le formateur : "Très bon formateur, pédagogue et dynamique, ayant su capter et maintenir l’attention du public tout au long de la formation." »
ASDAHER LOGISTICS
Les avis figurant ci-dessus sont issus des fiches d’évaluation que remplissent les participants à la fin de la formation. Ils sont ensuite publiés automatiquement si les personnes ont explicitement accepté que nous les diffusions.
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