L'une des compétences les plus importantes des data scientists et des analystes de données est la capacité à raconter une histoire convaincante en visualisant les données et les résultats d'une manière accessible et stimulante. Dans ce cours, vous apprendrez de nombreuses façons de visualiser efficacement des données à petite et à grande échelle. Vous serez en mesure de prendre des données qui, à première vue, ont peu de sens et de les présenter sous une forme qui transmet des informations.
Visualisation de Données avec Python
Ce cours fait partie de plusieurs programmes.
Instructeurs : Saishruthi Swaminathan
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Mettre en œuvre des techniques de visualisation de données et des tracés à l'aide de bibliothèques Python, telles que Matplotlib, Seaborn et Folium, afin de raconter une histoire stimulante
Créer différents types de graphiques et de diagrammes, tels que des diagrammes linéaires, des diagrammes de surface, des histogrammes, des diagrammes à barres, des diagrammes circulaires, des diagrammes en boîte, des diagrammes de dispersion et des diagrammes à bulles
Créez des visualisations avancées telles que des graphiques en gaufre, des nuages de mots, des diagrammes de régression, des cartes avec marqueurs et des cartes choroplèthes
Générez des tableaux de bord interactifs contenant des diagrammes de dispersion, des diagrammes linéaires, des diagrammes à barres, des diagrammes à bulles, des diagrammes circulaires et des diagrammes en étoile à l'aide de la structure Dash et de la bibliothèque Plotly
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Tableaux de bord et graphiques
- Catégorie : tiret
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Matplotlib
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Il y a 5 modules dans ce cours
La visualisation des données est un moyen de présenter des données complexes sous une forme graphique et facile à comprendre. La visualisation des données est cruciale pour l'analyse de grands volumes de données et la prise de décisions fondées sur les données. Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est la visualisation de données et vous découvrirez les meilleures pratiques à suivre lors de la création de graphiques et d'éléments visuels. Vous découvrirez l'histoire et l'architecture de Matplotlib. En outre, vous apprendrez les bases du tracé avec Matplotlib et explorerez l'ensemble de données sur l'immigration canadienne, que vous utiliserez pendant le cours. Enfin, vous analyserez des données dans un cadre de données et générerez des graphiques linéaires à l'aide de Matplotlib.
Inclus
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Les outils de visualisation jouent un rôle crucial dans l'analyse et la communication des données. Ils sont essentiels pour extraire des informations et les présenter de manière concise à des publics techniques et non techniques. Dans ce module, vous créerez une gamme variée de graphiques à l'aide de Matplotlib, la bibliothèque de visualisation de données. Tout au long de ce module, vous découvrirez les diagrammes de surface, les histogrammes, les diagrammes à barres, les diagrammes circulaires, les diagrammes en boîte et les diagrammes de dispersion. Vous explorerez également le processus de création de ces outils de visualisation à l'aide de Matplotlib.
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Les outils de visualisation avancés sont des plateformes sophistiquées qui offrent un large éventail de fonctions et de possibilités avancées. Ces outils offrent un large éventail d'options qui permettent de créer des visualisations visuellement attrayantes et interactives. Dans ce module, vous découvrirez les graphiques en gaufre et les nuages de mots, ainsi que leurs applications. Vous explorerez Seaborn, une nouvelle bibliothèque de visualisation en Python, et apprendrez à créer des graphiques de régression en l'utilisant. En outre, vous découvrirez folium, une bibliothèque de visualisation de données qui permet de visualiser des données géospatiales. En outre, vous explorerez le processus de création de cartes à l'aide de Folium et les superposerez avec des marqueurs pour les rendre intéressantes. Enfin, vous apprendrez à créer une carte choroplèthe à l'aide de Folium.
Inclus
5 vidéos1 lecture3 devoirs2 éléments d'application1 plugin
Les tableaux de bord et les applications de données interactives sont des outils essentiels pour la visualisation et l'analyse des données, car ils fournissent une vue consolidée des données et des mesures clés dans un format visuellement attrayant et compréhensible. Dans ce module, vous explorerez les avantages des tableaux de bord et identifierez les différents outils de tableaux de bord basés sur le web en Python. Vous vous familiariserez avec Plotly et découvrirez comment utiliser les objets graphiques Plotly et Plotly express pour créer des graphiques. Vous aurez un aperçu de Dash, une bibliothèque Python d'interface utilisateur open-source, et de ses deux composants. Enfin, vous comprendrez clairement la fonction callback et déterminerez comment connecter les composants core et HTML à l'aide de callback.
Inclus
5 vidéos5 lectures3 devoirs4 éléments d'application2 plugins
L'objectif principal de ce module est de mettre en pratique les compétences acquises plus tôt dans le cours et de les démontrer dans votre travail final. Pour le travail final, vous analyserez des données historiques sur les ventes d'automobiles couvrant des périodes de récession et de non-récession. Vous donnerez vie à votre analyse en utilisant des techniques de visualisation et afficherez ensuite les tracés et les graphiques sur des tableaux de bord. Enfin, vous soumettrez votre travail à l'examen de vos pairs et vous examinerez le travail de l'un d'entre eux. Pour conclure le cours, vous passerez un examen final sous la forme d'un quiz chronométré.
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