Dashboard com Streamlit para relatórios em Python

Wed, 03 Jun 2026 00:00:00 +0000

Dashboard é um dos projetos de Python mais fáceis de explicar em entrevista porque resolve um problema que quase toda empresa conhece: transformar planilhas, CSVs e indicadores soltos em uma tela que alguém consegue usar para decidir. Para quem está buscando vaga júnior, estágio, freelance ou transição para dados, um painel simples com filtros, métricas e gráficos costuma comunicar mais valor do que um notebook cheio de células sem contexto.

Dashboards Interativos com Streamlit

Wed, 28 Jan 2026 00:00:00 +0000

Streamlit transformou a forma como desenvolvedores Python criam aplicacoes de dados. Em vez de aprender HTML, CSS e JavaScript, voce escreve apenas Python e o Streamlit gera uma interface web interativa automaticamente. Neste artigo, vamos construir dashboards profissionais do zero, cobrindo graficos, filtros, cache e deploy.

Instalacao e Primeiro Dashboard

Instale o Streamlit e crie seu primeiro app:

pip install streamlit pandas plotly

Crie um arquivo app.py:

import streamlit as st
import pandas as pd

st.set_page_config(page_title="Dashboard de Vendas", layout="wide")

st.title("Dashboard de Vendas")
st.markdown("Analise completa das vendas da empresa")

# Dados de exemplo
dados = pd.DataFrame({
    "Mes": ["Jan", "Fev", "Mar", "Abr", "Mai", "Jun",
            "Jul", "Ago", "Set", "Out", "Nov", "Dez"],
    "Vendas": [45000, 52000, 48000, 55000, 61000, 58000,
               63000, 67000, 59000, 71000, 75000, 82000],
    "Meta": [50000, 50000, 50000, 55000, 55000, 55000,
             60000, 60000, 60000, 70000, 70000, 70000],
    "Clientes": [120, 135, 128, 142, 156, 149,
                 163, 171, 155, 180, 192, 205],
})

# Metricas no topo
col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
col1.metric("Vendas Totais", f"R$ {dados['Vendas'].sum():,.0f}")
col2.metric("Media Mensal", f"R$ {dados['Vendas'].mean():,.0f}")
col3.metric("Melhor Mes", f"R$ {dados['Vendas'].max():,.0f}")
col4.metric("Total Clientes", f"{dados['Clientes'].sum():,}")

st.dataframe(dados, use_container_width=True)

Execute com:

Streamlit on Python Brasil — Aprenda Python em Português

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