Coursera - Build a Data Science Web App with Streamlit and Python

Si bien hace tiempo ya había escuchado sobre Streamlit aproveché para seguir el curso como excusa para ver un poco al respecto.

A continuación mis impresiones respecto al curso.

Sobre Rhyme

Rhyme es la plataforma utilizada para dictar el curso.

Si bien es presentada entre otras cosas como una solución para el caso de

Too much training time is wasted installing and troubleshooting

lo cierto es que como usuario experimentado me siento más cómodo trabajando de forma local y el problema de la instalación, si se quiere pasar a trabajar en un proyecto relacionado luego de realizar el proyecto guiado, igualmente se va a tener que invertir tiempo en realizar la instalación. Por eso, no comparto la falta de una etapa opcional y documentada indicando los aspectos claves de la preparación del entorno.
Se puede modificar la velocidad de reproducción del video, lo que es un buen detalle. A 1.2x me pareció cómodo de seguir.
Al perder el foco la ventana del navegador se pausa el video. Esto no puede configurarse y realmente es una molestia, ya que no se pueden ir siguiendo los pasos indicados por el instructor sin pausar el video. Punto en contra.
Los subtitulos (en ingles) de los videos son autogenerados. Horrible la calidad de la generación. Ni que decir, punto en contra.

Sencillo de instalar y ejecutar. Por lo menos no tuve ningún problema al respecto.
Las presentaciones generadas son muy buenas. Al ocurrir un error en el código este se muestra (varias veces con alguna indicación como si se utilizara ipython) en la página web.
Es muy difícil mantenerse debajo de los 80 carácteres por linea.
La API de pandas me pareció horrible.

Indica dos horas, me llevó casi cuatro. Es cierto que ví por primera vez la plataforma Rhyme, preparé el entorno de forma local y seguí los distintos videos comiteando periódicamente en git pero igualmente fué casi el doble de tiempo.
Más que proyecto guíado lo tomaría como una demostración de Streamlit.
Las preguntas finales fueron, a mi criterio, bastante simples (rozando lo ridículo), pero es cierto que tampoco se dió practicamente contenido, por lo cual tengo que tomarlas como buenas.
Como resumen se podría decir que buena parte de la magia de lo usado está dado por la función streamlit.write.

Buena excusa para ver Streamlit, aunque me hubiera gustado que me llevara menos tiempo de lo que llevó finalmente.

No podía faltar tampoco el certificado obtenido: