1 · Fundamentos web
Por qué un modelo necesita un front end, el viaje de ida y vuelta HTTP y tu primera app Flask.
●Track 2 · En vivo
Flask y Streamlit
Envuelve un modelo entrenado en una mini web app o dashboard.
Dos frameworks web mínimos para practicantes de ML: Flask para APIs REST que sirven predicciones, Streamlit para dashboards inmediatos. Código read-along con diagramas animados del flujo request/response — la ejecución vive fuera del navegador porque son frameworks de servidor.
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2 · Flask para ML
Sirve predicciones por HTTP — una API JSON, un formulario HTML con plantillas Jinja y validación de entrada robusta.
3 · Dashboards con Streamlit
Crea apps de modelo interactivas casi sin código de frontend — widgets, caché, layout, gráficos y carga de archivos.
4 · Elegir y desplegar
Flask vs Streamlit — cuándo usar cada uno — y cómo contenerizar y desplegar cualquiera de los dos.
5 · Proyecto final
Expón un mismo modelo entrenado de dos formas — una API JSON con Flask y un dashboard con Streamlit — de principio a fin.