Dieser Kurs führt die Teilnehmer in die Grundlagen der Informationsvisualisierung ein, wobei der Schwerpunkt auf der Erstellung von Berichten und Diagrammen mit der matplotlib-Bibliothek liegt. Der Kurs beginnt mit einer Perspektive des Designs und der Informationskompetenz. Dabei geht es darum, was eine gute und was eine schlechte Visualisierung ausmacht und was statistische Maße in Bezug auf Visualisierungen bedeuten. Die zweite Woche konzentriert sich auf die Technologie zur Erstellung von Visualisierungen in Python, matplotlib, und führt die Benutzer in die besten Praktiken bei der Erstellung grundlegender Diagramme und in die Umsetzung von Designentscheidungen im Framework ein. In der dritten Woche werden die in matplotlib verfügbaren Funktionen vorgestellt und eine Reihe grundlegender statistischer Diagramme demonstriert, anhand derer die Lernenden erkennen können, wann eine bestimmte Methode für ein bestimmtes Problem geeignet ist. Der Kurs endet mit einer Diskussion über andere Formen der Strukturierung und Visualisierung von Daten.
Angewandtes Plotten, Diagrammerstellung & Datendarstellung in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python
Dozent: Christopher Brooks
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Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie, was eine gute oder schlechte Visualisierung ausmacht
Best Practices für die Erstellung grundlegender Diagramme kennenlernen
Identifizieren Sie die Funktionen, die für bestimmte Probleme am besten geeignet sind
Erstellen Sie eine Visualisierung mit matplotlb
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Daten-Virtualisierung
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Matplotlib
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in die Prinzipien der Informationsvisualisierung. Wir lernen Werkzeuge zum Nachdenken über Design und grafische Heuristiken für die Erstellung effektiver Visualisierungen kennen. Alle Informationen zur Einstufung, zu den Voraussetzungen und zu den Erwartungen an den Kurs finden Sie auf dem Lehrplan, der in diesem Modul enthalten ist.
Das ist alles enthalten
8 Videos6 Lektüren1 peer review1 App-Element1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden Sie sich mit der Erstellung von Diagrammen befassen. Für die Aufgabe dieser Woche werden Sie mit realen CSV-Wetterdaten arbeiten. Sie werden die Daten so bearbeiten, dass Sie die Minimal- und Maximaltemperatur für eine Reihe von Daten anzeigen und zeigen, dass Sie wissen, wie man mit matplotlib ein Liniendiagramm erstellt. Außerdem werden Sie das Verfahren der zusammengesetzten Diagramme demonstrieren, indem Sie ein Streudiagramm mit Rekorddaten für ein bestimmtes Jahr überlagern.
Das ist alles enthalten
7 Videos2 Lektüren1 peer review2 Unbewertete Labore
In diesem Modul werden Sie sich mit den Grundlagen der Charttechnik beschäftigen. Für die Aufgabe dieser Woche werden Sie eine neue Visualisierungstechnik auf der Grundlage akademischer Forschung implementieren. Diese Aufgabe ist flexibel und Sie können sie mit einer Vielzahl von Schwierigkeiten angehen - von einem einfachen statischen Bild bis hin zu einem interaktiven Diagramm, bei dem die Benutzer die zu verwendenden Wertebereiche festlegen können.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Lektüren2 peer reviews3 Unbewertete Labore
In diesem Modul beginnt dann alles zusammenzukommen. Ihre letzte Aufgabe trägt den Titel "Becoming a Data Scientist" Diese Aufgabe erfordert, dass Sie mindestens zwei öffentlich zugängliche Datensätze aus derselben Region identifizieren, die in einer bedeutenden Dimension konsistent sind. Sie werden eine Forschungsfrage formulieren, die mit Hilfe dieser Datensätze beantwortet werden kann, und dann mit Matplotlib eine Grafik erstellen, die Ihre Forschungsfrage beantwortet. Anschließend werden Sie gebeten zu begründen, wie Ihre Grafik Ihre Forschungsfrage beantwortet.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Lektüren1 peer review2 Unbewertete Labore
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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Geprüft am 12. Feb. 2019
Geprüft am 11. Jan. 2022
Geprüft am 22. Aug. 2023
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