This course offers a hands-on introduction to data visualization and exploratory data analysis (EDA) using Python's most popular libraries. You'll dive deep into creating stunning visuals with Matplotlib and Seaborn, building interactive charts and dashboards with Plotly, and conducting EDA on complex datasets through advanced graphical methods. Explore how to present data effectively and gain actionable insights from visual representations.
Python for Data Visualization and Analysis
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Python for Data Visualization and Analysis
Ce cours fait partie de Spécialisation Applied Data Analytics
Instructeur : Edureka
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
9 heures pour terminer
3 semaines à 3 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Create impactful visualizations using Matplotlib and Seaborn to represent complex datasets effectively.
Build dynamic, interactive charts and dashboards with Plotly and IPyWidgets for enhanced data exploration.
Build dynamic, interactive charts and dashboards with Plotly and IPyWidgets for enhanced data exploration.
Deploy interactive data visualization applications seamlessly with Streamlit to share analysis results.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Seaborn
- Catégorie : Plotly
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
décembre 2024
Évaluations
13 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
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Foire Aux Questions
This course is ideal for data analysts, aspiring data scientists, and Python programmers who want to develop skills in data visualization and exploratory data analysis using Python. A basic understanding of Python programming and familiarity with libraries like Pandas or NumPy is recommended.
No prior experience in data visualization is required. This course provides a step-by-step approach, starting with foundational concepts and progressing to advanced techniques using tools like Matplotlib, Seaborn, and Plotly.
By the end of the course, you’ll be able to:
- Design professional and interactive data visualizations.
- Perform EDA to uncover patterns and trends in data.
- Deploy data visualization applications using Streamlit.