Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,6 @@ import streamlit.components.v1 as stc
 import pandas as pd 
 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity,linear_kernel
-
 import re
 import pandas as pd 
 import numpy as np 
@@ -12,17 +11,96 @@ import neattext.functions as nfx
 from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer
 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 import warnings
-st.set_page_config(layout="wide", initial_sidebar_state="expanded")
+from streamlit_extras.dataframe_explorer import dataframe_explorer ,generate_fake_dataframe
 
 warnings.filterwarnings("ignore")
-data= pd.read_csv("udemy_courses.csv")
+APP_TITLE="TO_ME_FOR_ME"
+APP_LOGO="requirement-confidential-develop-extend-proof.jpg"
+st.set_page_config(layout="wide", page_title=APP_TITLE, page_icon=APP_LOGO,initial_sidebar_state="expanded")
+
+
+@st.cache_data
+def loadDataframe(path):
+    return pd.read_csv(path)
+
+
+data=loadDataframe("udemy_courses.csv")
+
 data["titre_OK"]= data.course_title.apply(nfx.remove_stopwords)
 data["titre_OK"]= data.course_title.apply(nfx.remove_special_characters)
 countVec= CountVectorizer()
 cv= countVec.fit_transform(data.titre_OK)
 df=data
 matrice_cosine= cosine_similarity(cv)
-
+parameters = {
+    "Personnalisation Précise": {
+        "description": """
+            **Description:** Les systèmes de recommandation intelligents analysent vos compétences, vos intérêts, et vos objectifs professionnels pour offrir des suggestions de formation parfaitement adaptées. 
+            **Rôle:** Ce paramètre est crucial car il vous permet de recevoir des recommandations sur mesure, optimisant ainsi la pertinence des formations suggérées.
+        """,
+        "image": "standard-quality-control-concept-m (1).jpg"  
+    },
+    "Gain de Temps": {
+        "description": """
+            **Description:** La recherche de la formation idéale peut être chronophage. Un système intelligent simplifie ce processus en vous orientant directement vers les programmes les plus appropriés.
+            **Rôle:** Ce paramètre permet de réduire le temps passé à rechercher et à comparer les options de formation, vous permettant de vous concentrer sur l'apprentissage.
+        """,
+        "image": "standard-quality-control-concept-m (2).jpg"  
+    },
+   "Suivi et Adaptation Continue": {
+        "description": """
+            **Description:** Les systèmes avancés suivent vos progrès, évaluent les résultats obtenus et ajustent les recommandations en fonction de votre évolution.
+            **Rôle:** Ce paramètre permet d'ajuster les suggestions en temps réel, vous offrant un accompagnement continu et personnalisé tout au long de votre parcours de formation.
+        """,
+        "image": "programming-background-with-person-working-with-codes-computer.jpg"  
+    },
+}
+params= {
+	   "Réponse aux Évolutions du Marché": {
+        "description": """
+            **Description:** Les systèmes de recommandation intelligents ajustent leurs suggestions en fonction des tendances actuelles et des évolutions du secteur.
+            **Rôle:** Ce paramètre garantit que vous restez à la pointe des compétences demandées, vous aidant ainsi à répondre aux exigences du marché du travail en constante évolution.
+        """,
+        "image": "standard-quality-control-concept-m.jpg"  
+    },
+    "Suivi et Adaptation Continue": {
+        "description": """
+            **Description:** Les systèmes avancés suivent vos progrès, évaluent les résultats obtenus et ajustent les recommandations en fonction de votre évolution.
+            **Rôle:** Ce paramètre permet d'ajuster les suggestions en temps réel, vous offrant un accompagnement continu et personnalisé tout au long de votre parcours de formation.
+        """,
+        "image": "programming-background-with-person-working-with-codes-computer.jpg"  
+    },
+    "Amélioration de la Pertinence": {
+        "description": """
+            **Description:** En s'appuyant sur des données et des algorithmes sophistiqués, les systèmes réduisent les erreurs de jugement humaines et optimisent vos investissements en temps et en ressources.
+            **Rôle:** Ce paramètre assure que les recommandations sont basées sur des analyses précises et pertinentes, maximisant ainsi l'efficacité de vos choix de formation.
+        """,
+        "image": "cloud-storage-background-remixed-from-public-domain-by-nasa.jpg"  
+    }
+}
+DESCRIPTION = """
+<h2 style='color: #7D7D7D;'>Optimisez Votre Parcours de Formation avec Précision
+Grace à un système de recommandation Intelligent
+</h2>
+<p>
+Dans un monde où les opportunités d'apprentissage sont aussi vastes que variées, choisir 
+la formation adéquate peut s'avérer un véritable défi. C’est là qu’un système de recommandation
+intelligent entre en jeu. En combinant technologie avancée et compréhension fine de vos besoins
+, il transforme le processus de sélection de formation en une expérience personnalisée et efficace.
+</p>
+<p>Notre technologie avancée utilise des algorithmes intelligents pour analyser vos 
+compétences actuelles, vos intérêts professionnels et vos aspirations futures. Grâce à
+ces informations, nous vous proposons des formations personnalisées qui maximisent votre potentiel 
+de croissance et vous aident à rester 
+compétitif dans un monde en constante évolution. L’intégration d’un système de recommandation intelligent dans votre processus 
+de formation vous permet non seulement de gagner en efficacité, mais aussi d’accroître
+votre satisfaction et votre réussite. Il vous offre une voie claire vers 
+l’acquisition des compétences dont vous avez besoin pour exceller dans votre carrière.
+</p>
+
+"""
+
+@st.cache_data
 def recommend_course2(title, numrec=10):
     try:
         pattern = re.compile(re.escape(title), re.IGNORECASE)
@@ -42,33 +120,55 @@ def recommend_course2(title, numrec=10):
     return final_recommended_courses.head(numrec)
 
 
-
-def main():
-
-	st.title("Système de Recommandation de Cours")
-
-	menu = ["Accueil","Recommendations","A propos"]
-	choice = st.sidebar.selectbox("Menu",menu)
-
-
-	if choice == "Accueil":
-		st.subheader("Accueil")
-		st.dataframe(df.head(10))
-
-
-	elif choice == "Recommendations":
-		st.subheader("Recommendations de formation")
-		search_term = st.text_input("cours")
+MenuNavigation =  ["🏠Accueil", "🤺Simulation", "A propos"]
+st.sidebar.image(APP_LOGO, width=255)
+
+userChoice= st.sidebar.selectbox("Menu",MenuNavigation)
+if userChoice== MenuNavigation[0]:
+    st.markdown("<h1 style='text-align:center;color: #f27f88; text-transform: uppercase; text-tranform:underline,'><u>{} </u></h1>".format(APP_TITLE),unsafe_allow_html=True)
+    st.markdown("<p style='text-align:center; color: gray;'><i>Pour une formation de Qualité</i></p>", unsafe_allow_html=True)
+    st.markdown("<h1 style='text-align:center;color: #f27f88; text-transform: uppercase; text-tranform:underline,'>{}: La meilleure approche pour votre Formation</h1>".format(APP_TITLE),unsafe_allow_html=True)
+    column, column2= st.columns((1,2))
+    with column:
+        st.image(APP_LOGO)
+    with column2:
+        st.write(DESCRIPTION, unsafe_allow_html=True)
+    st.markdown("<h1 style='text-align:center; text-transform: uppercase; text-tranform:underline; color: #f27f88'>Pourquoi un Système de Recommandation Intelligent est Essentiel ?</h1>",unsafe_allow_html=True)#  affiche des titres html
+    firstCol , secondCol= st.columns((1,1))
+    with firstCol:
+    	for param, info in parameters.items():
+            col1x, col2x = st.columns([1, 3])  # Define columns with relative widths
+            with col1x:
+                st.image(info['image'],use_column_width=True)  #  width as needed
+            with col2x:
+                st.markdown(f"""
+                ###  **{param}**
+                {info['description']}
+            """, unsafe_allow_html=True)
+    with secondCol:
+    	for param, info in params.items():
+            col1x, col2x = st.columns([1, 3])  # Define columns with relative widths
+            with col1x:
+                st.image(info['image'],use_column_width=True)  #  width as needed
+            with col2x:
+                st.markdown(f"""
+                ###  **{param}**
+                {info['description']}
+            """, unsafe_allow_html=True)
+elif userChoice==MenuNavigation[1]:
+		st.markdown("<h1 style='text-align:center; text-transform: uppercase; text-tranform:underline; color: #f27f88'>Besoin d'une recommandation?</h1>",unsafe_allow_html=True)
+		search_term = st.text_input("Entrez le cours")
 		num_of_rec = st.sidebar.number_input("Nombre de cours",4,30,7)
-		if st.button("Recommendations"):
-			if search_term:
-				st.write(recommend_course2(search_term, num_of_rec))
-	else:
-		st.subheader("A propos")
-		st.text("Keyce @2024")
-
-
-if __name__ == '__main__':
-	main()
-
-
+		filteredData= dataframe_explorer(recommend_course2(search_term, num_of_rec), case=False)
+		st.dataframe(filteredData,use_container_width=True,hide_index=True)
+
+elif userChoice== MenuNavigation[2]:
+	st.header("DataSet utilisé pour ce travail en Vue de l'obtention du diplome de Bachelor en Intelligence Artificielle et Big Data ")
+	filteredDatas= dataframe_explorer(df.drop("url", axis=1), case=False)
+	st.dataframe(filteredDatas, use_container_width=True)
+	st.caption("<h4 style='text-align: center;'> Copyrigth @2024 Djitsep Alsira KinKeu</h4>", unsafe_allow_html=True)
+   
+#    if search_term:
+#                      filtered_DataFrame= dataframe_explorer(df, case=False)
+#     			st.dataframe(filtered_DataFrame, use_container_width=True)
+# 				st.write(recommend_course2(search_term, num_of_rec))