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

Tracés, graphiques et représentation de données en Python

Ce cours fait partie de Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python

Christopher Brooks

Instructeur : Christopher Brooks

204 512 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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La plupart des étudiants ont apprécié 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 : Logiciel de Visualisation de Données
    Logiciel de Visualisation de Données
  • Catégorie : Matplotlib
    Matplotlib
  • Catégorie : Diagrammes de dispersion
    Diagrammes de dispersion
  • Catégorie : Manipulation de données
    Manipulation de données
  • Catégorie : NumPy
    NumPy
  • Catégorie : Pandas (paquetage Python)
    Pandas (paquetage Python)
  • Catégorie : Visualisation interactive des données
    Visualisation interactive des données
  • Catégorie : Programmation en Python
    Programmation en Python
  • Catégorie : Visualisation de Données
    Visualisation de Données
  • Catégorie : Visualisation (infographie)
    Visualisation (infographie)
  • Catégorie : Graphique
    Graphique
  • Catégorie : Visualisation statistique
    Visualisation statistique
  • Catégorie : Présentation des données
    Présentation des données
  • Catégorie : Histogramme
    Histogramme
  • Catégorie : Visualisation scientifique
    Visualisation scientifique

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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
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

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.

Ce cours devrait être suivi après l'introduction à la science des données en Python et avant le reste des cours de science des données appliquée en Python : Apprentissage automatique appliqué en Python, Text Mining appliqué en Python et Analyse des réseaux sociaux appliquée en Python.

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

8 vidéos•Total 38 minutes
  • Introduction•4 minutes•Prévisualiser le module
  • Mises à jour•1 minute
  • À propos du professeur : Christopher Brooks•1 minute
  • Outils de réflexion sur la conception (Alberto Cairo)•8 minutes
  • Heuristique graphique : Rapport données-encre (Edward Tufte)•4 minutes
  • L'heuristique graphique : La camelote graphique (Edward Tufte)•5 minutes
  • Heuristique graphique : Facteur de Lie et lignes d'étincelles (Edward Tufte)•3 minutes
  • L'art véridique (Alberto Cairo)•8 minutes
6 lectures•Total 80 minutes
  • Syllabus•10 minutes
  • Aidez-nous à mieux vous connaître !•10 minutes
  • Avis aux apprenants de Coursera : Remise du travail•10 minutes
  • Dark Horse Analytics (optionnel)•10 minutes
  • La camelote utile ? Les effets de l'embellissement visuel sur la compréhension et la mémorisation des graphiques•30 minutes
  • Mensonges graphiques, visuels trompeurs•10 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 60 minutes
  • Mensonges graphiques, visuels trompeurs•60 minutes
1 élément d'application•Total 30 minutes
  • Roue de visualisation pratique•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
  • Un visuel doit-il être éclairant ?•10 minutes

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

7 vidéos•Total 60 minutes
  • Introduction•1 minute•Prévisualiser le module
  • Architecture de Matplotlib•6 minutes
  • Tracé de base avec Matplotlib•10 minutes
  • Diagrammes de dispersion•12 minutes
  • Tracés linéaires•12 minutes
  • Diagrammes à barres•7 minutes
  • Déjunkification d'une intrigue•8 minutes
2 lectures•Total 60 minutes
  • Matplotlib•30 minutes
  • Dix règles simples pour de meilleurs chiffres•30 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 180 minutes
  • Tracer les tendances météorologiques•180 minutes
2 laboratoires non notés•Total 120 minutes
  • Module 2 Jupyter Notebooks•60 minutes
  • Tracer les tendances météorologiques•60 minutes

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

6 vidéos•Total 65 minutes
  • Sous-intrigues•15 minutes•Prévisualiser le module
  • Histogrammes•12 minutes
  • Graphiques en boîte•10 minutes
  • Cartes thermiques•8 minutes
  • Animation•7 minutes
  • Démonstration du widget•10 minutes
3 lectures•Total 50 minutes
  • Sélection du nombre de cases dans un histogramme : Une approche théorique de la décision (optionnel)•10 minutes
  • Lecture de l'affectation•30 minutes
  • Comprendre les barres d'erreur•10 minutes
2 évaluations par les pairs•Total 240 minutes
  • Exercice pratique : Comprendre les distributions grâce à l'échantillonnage•120 minutes
  • Construire une visualisation personnalisée•120 minutes
3 laboratoires non notés•Total 180 minutes
  • Module 3 Jupyter Notebooks•60 minutes
  • Exercice pratique : Comprendre les distributions grâce à l'échantillonnage•60 minutes
  • Construire une visualisation personnalisée•60 minutes

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

4 vidéos•Total 31 minutes
  • Tracer avec les Pandas•7 minutes•Prévisualiser le module
  • Seaborn•8 minutes
  • Cartographie et investigation géographique•12 minutes
  • Devenir un scientifique de données indépendant•1 minute
3 lectures•Total 23 minutes
  • Corrélations fallacieuses•10 minutes
  • Enquête post-cours•10 minutes
  • 5 raisons de continuer•3 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 120 minutes
  • Devenir un scientifique de données indépendant•120 minutes
2 laboratoires non notés•Total 120 minutes
  • Module 4 Jupyter Notebooks•60 minutes
  • Description du projet•60 minutes

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Instructeur

Évaluations de l’enseignant

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Christopher Brooks
Christopher Brooks
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Offert par

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    M

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    Cours

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’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.’
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Larry W.
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Avis des étudiants

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  • 1 star

    1,51 %

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A
AD
5

Révisé le 31 août 2020

AMAZING COURSE!!!! Taught me a lot about matplotlib. Thank you Coursera for offering us this opportunity and learn something new. Amazing instructor and the assignments were well at par.

D
DG
5

Révisé le 10 juin 2020

Great course with lots of learning. The lectures were crisp and the course inspired us to look at materials beyond the course and in the internet which is a important skill for any data scientist

A
A
5

Révisé le 5 mars 2018

Very helpful to understand what it takes to make a scientific and sensible visual. Recommended for someone who is interested in learning data visualization and does not have a background.

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