Schița de curs

Introducere în Google Colab pentru vizualizare

  • Panoramă asupra lui Google Colab
  • Configurarea lui Google Colab
  • Navigarea în interfața lui Google Colab

Începerea cu Data Visualization

  • Importanța vizualizării datelor
  • Introducere în biblioteci de vizualizare Python

Trasarea bazată cu Matplotlib

  • Crearea de grafice simple
    • Grafice de linii
    • Grafice de bare
    • Diagrama circulară
  • Personalizarea graficelor
    • Titluri, etichete și legende
    • Culori, stile și teme

Trasare avansată cu Matplotlib

  • Subgrafice și mai multe grafice
  • Lucrul cu anotații
  • Salvarea și exportarea graficelor

Introducere în Seaborn

  • Panoramă asupra lui Seaborn
  • Crearea de grafice statistice
    • Grafice de distribuție
    • Grafice de regresie
    • Grafice categorice

Personalizarea graficelor Seaborn

  • Estetica și teme
  • Personalizări avansate
  • Combinarea lui Seaborn cu Matplotlib

Manipularea și vizualizarea seturilor de date din lumea reală

  • Importarea seturilor de date
  • Curățarea și pregătirea datelor
  • Vizualizarea datelor complexe

Proiecte colaborative de vizualizare

  • Compartimarea și colaborarea în notebook-uri
  • Caracteristici pentru colaborare simultană
  • Cele mai bune practici pentru proiecte collaborative

Sfaturi și cele mai bune practici

  • Tehnici eficiente de vizualizare a datelor
  • Evitarea pătrunșurilor comune în vizualizare
  • Îmbunătățirea aspectului și claritatei vizuale

Rezumat și următoarele pași

Cerințe

  • Cunoștințe de bază despre programare Python
  • Convingința cu conceptele de date de bază

Publicul-traget

  • Cercetători ai datelor
  • Profesionali în domeniul datelor
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (4)

Upcoming Courses

Categorii înrudite