План на курса

Надграждане на графиките с Matplotlib

Основни графики с Matplotlib

Колaborативни проекти за визуализация

Настройка на графиките на Seaborn

Започване с Data Visualization

Обработка и визуализация на реални данни

Въведение в Google Colab за визуализация

Въведение в Seaborn

Резюме и следващи стъпки

Съвети и най-добри практики

  • Естетика и теми
  • Надграждане на графиките
  • Комбиниране на Seaborn с Matplotlib
  • Създаване на прости графики
    • Линейни графики
    • Колонарни диаграми
    • Кругови диаграми
  • Настройка на графиките
    • Заглавия, етикети и легенди
    • Цветове, стилове и теми
  • Ефективни техники за визуализация на данни
  • Избягване на общи грешки при визуализация
  • Увеличаване на визуалната привидливост и ясност
  • Важността на визуализацията на данни
  • Въведение в библиотеките за визуализация на Python
  • Внасяне на набори от данни
  • Очистване и подготовка на данни
  • Визуализация на сложни данни
  • Обзор на Google Colab
  • Настройка на Google Colab
  • Навигация по интерфейса на Google Colab
  • Обзор на Seaborn
  • Създаване на статистически графики
    • Графики на разпределение
    • Графики на регресия
    • Категорични графики
  • Споделяне и колаборация върху ноутбуци
  • Функции за реално време колаборация
  • Най-добри практики за колаборативни проекти
  • Подграфики и множествени графики
  • Работа с аннотации
  • Запазване и износване на графики

Изисквания

Целева аудитория

  • Основни познания по програмиране на Python
  • Знакомство с основни концепции за данни
  • Специалисти по данни
  • Професионалисти в областта на данните
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Oтзиви от потребители (4)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории