Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Bokeh ist ein leistungsstarkes Python-Paket für interaktive Datenvisualisierung. Damit gehst du über statische Diagramme hinaus und ermöglichst Stakeholdern, deine Visualisierungen zu verändern! In diesem Kurs zur interaktiven Datenvisualisierung mit Bokeh arbeitest du mit verschiedenen Datensätzen, darunter Aktienkurse, Basketballspieler-Statistiken und australische Immobiliendaten. In praxisnahen Übungen erstellst und passt du verschiedene Diagrammtypen an, darunter Scatter-, Balken-, Linien- und gruppierte Balkendiagramme. Du lernst außerdem, Konfigurationstools einzusetzen, um zu steuern, wie Betrachter mit deinem Plot interagieren, Bokehs Custom-Themes zu entdecken, Subplots zu erzeugen und sogar Widgets zu deinen Plots hinzuzufügen!
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in Bokeh
Lerne in diesem Kurs die Grundlagen der Bokeh-Bibliothek kennen und hebe deine Python-Skills in der Datenvisualisierung mit interaktiven Plots auf das nächste Level. Du siehst, wie du Konfigurationstools einrichtest, inklusive dem HoverTool, das vielfältige Möglichkeiten bietet, damit Stakeholder mit deinen Plots interagieren können!
- Einführung in Bokeh50 XP
- Wann du ein Streudiagramm verwendest50 XP
- Blocks vs. Rebounds100 XP
- Kevin Durants Leistung über die Saisons hinweg100 XP
- Trefferquote nach Position100 XP
- Konfigurationstools50 XP
- Die besten Tools für die Aufgabe100 XP
- Tools festlegen100 XP
- LassoSelectTool hinzufügen100 XP
- Das HoverTool50 XP
- Einen HoverTool hinzufügen100 XP
- Den HoverTool formatieren100 XP
2
Visualisierungen anpassen
In diesem Kapitel lernst du, wie du Achsen anpasst, eine Legende erstellst und verbesserst, Glyph-Einstellungen modifizierst und Bokehs Custom-Themes anwendest!
3
Storytelling mit Visualisierungen
Lerne, wie du verschiedene Elemente nutzt, um mit Stakeholdern zu kommunizieren. Du erstellst gruppierte Balkendiagramme mit kategorialen Daten, baust mehrere Subplots, fügst Annotationen hinzu und passt Text an, um deine Bokeh-Visualisierungen noch eindrucksvoller zu machen!
4
Einführung in Widgets
Entdecke Bokehs Widgets und wie sie es Nutzerinnen und Nutzern ermöglichen, Python-Visualisierungen zu verändern! Du lernst Spinners kennen, mit denen Betrachter die Größe von Glyphen steuern können. Wir besprechen Sliders, mit denen sich Achsenbereiche verändern lassen. Abschließend stellen wir das Select-Widget vor, das Plot-Updates auf Basis von Dropdown-Optionen ermöglicht.
Interaktive Datenvisualisierung mit Bokeh
Kurs
abgeschlossen
