Ce cours introduira l'apprenant aux bases de la visualisation de l'information, en mettant l'accent sur la création de rapports et de graphiques à l'aide de la bibliothèque matplotlib. Le cours commencera par une perspective de conception et de maîtrise de l'information, en abordant ce qui fait une bonne ou une mauvaise visualisation, et ce que les mesures statistiques traduisent en termes de visualisation. La deuxième semaine se concentrera sur la technologie utilisée pour faire des visualisations en python, matplotlib, et introduira les utilisateurs aux meilleures pratiques lors de la création de graphiques de base et à la façon de réaliser des décisions de conception dans le cadre. La troisième semaine sera un tutoriel des fonctionnalités disponibles dans matplotlib, et démontrera une variété de graphiques statistiques de base aidant les apprenants à identifier quand une méthode particulière est bonne pour un problème particulier. Le cours se terminera par une discussion sur d'autres formes de structuration et de visualisation des données.
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Tracés, graphiques et représentation de données en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
Instructeur : Christopher Brooks
200 973 déjà inscrits
Inclus avec
(6,246 avis)
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
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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
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Michigan
Duke University
Coursera Project Network
Préparer un diplôme
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Avis des étudiants
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