University of Michigan
Tracés, graphiques et représentation de données en Python
University of Michigan

Tracés, graphiques et représentation de données en Python

Christopher Brooks

Instructeur : Christopher Brooks

200 681 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(6,246 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 24 heures
Apprenez à votre propre rythme
93%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Décrire les caractéristiques d'une bonne ou d'une mauvaise visualisation

  • Comprendre les meilleures pratiques pour créer des graphiques de base

  • Identifier les fonctions les mieux adaptées à des problèmes particuliers

  • Créez une visualisation à l'aide de matplotlb

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Virtualisation des données
  • Catégorie : Visualisation de Données
  • Catégorie : Matplotlib

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous recevrez une introduction aux principes de la visualisation de l'information. Nous vous présenterons des outils pour réfléchir à la conception et des heuristiques graphiques pour réfléchir à la création de visualisations efficaces. Toutes les informations relatives à la notation, aux prérequis et aux attentes se trouvent dans le syllabus du cours, qui est inclus dans ce module.

Inclus

8 vidéos6 lectures1 évaluation par les pairs1 élément d'application1 sujet de discussion

Dans ce module, vous allez vous familiariser avec les graphiques de base. Pour l'exercice de cette semaine, vous travaillerez avec des données météorologiques CSV réelles. Vous manipulerez les données pour afficher les températures minimales et maximales pour une série de dates et vous démontrerez que vous savez comment créer un graphique linéaire à l'aide de matplotlib. En outre, vous démontrerez la procédure des graphiques composites, en superposant un diagramme de dispersion de données record pour une année donnée.

Inclus

7 vidéos2 lectures1 évaluation par les pairs2 laboratoires non notés

Dans ce module, vous explorerez les principes fondamentaux des graphiques. Pour le travail de cette semaine, vous travaillerez à la mise en œuvre d'une nouvelle technique de visualisation basée sur la recherche académique. Ce travail est flexible et vous pouvez l'aborder en utilisant une variété de difficultés - d'une simple image statique à un graphique interactif où les utilisateurs peuvent définir des plages de valeurs à utiliser.

Inclus

6 vidéos3 lectures2 évaluations par les pairs3 laboratoires non notés

Dans ce module, tout commence à se mettre en place. Votre dernier travail s'intitule "Devenir un scientifique des données" Ce travail vous demande d'identifier au moins deux ensembles de données accessibles au public provenant de la même région et qui sont cohérents sur une dimension significative. Vous poserez une question de recherche à laquelle ces ensembles de données peuvent répondre et créerez un visuel à l'aide de matplotlib qui répondra à votre question de recherche. Il vous sera ensuite demandé de justifier comment votre visuel répond à votre question de recherche.

Inclus

4 vidéos3 lectures1 évaluation par les pairs2 laboratoires non notés

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (485 évaluations)
Christopher Brooks
15 Cours886 016 apprenants

Offert par

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Le fait de suivre ce cours proposé par University of Michigan vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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PV
5

Révisé le 12 févr. 2019

A
5

Révisé le 5 mars 2018

JB
5

Révisé le 11 janv. 2022

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