Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Erstelle deine eigenen Seaborn-Parzellen
Seaborn ist eine leistungsstarke Python-Bibliothek, die es einfach macht, informative und attraktive Datenvisualisierungen. Dieser 4-stündige Kurs bietet eine eine Einführung, wie du Seaborn nutzen kannst, um eine Vielzahl von Plots zu erstellen, einschließlich Streudiagrammen, Zähldiagrammen, Balkendiagrammen und Boxplots, und wie du kannst du deine Visualisierungen anpassen.Verwandle echte Datensätze in benutzerdefinierte Seaborn-Visualisierungen
Du erkundest diese Bibliothek und erstellst deine Seaborn-Plots auf der Grundlage einer Vielzahl von von realen Datensätzen, darunter die Untersuchung der Luftverschmutzung in einer Stadt Veränderungen im Laufe des Tages und die Frage, was junge Menschen in ihrer Freizeit gerne tun freie Zeit. Diese Daten geben dir die Möglichkeit, dich über Seaborns Vorteile aus erster Hand, darunter auch, wie du ganz einfach Nebenhandlungen in einem Buch erstellen kannst. eine einzelne Zahl und wie man automatisch Konfidenzintervalle berechnet.Verbessere deine Fähigkeiten in der Datenkommunikation
Am Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein, Seaborn in verschiedenen Situationen einzusetzen deine Daten zu untersuchen und die Ergebnisse deiner Daten effektiv zu kommunizieren Analyse für andere. Diese Fähigkeiten sind bei Datenanalysten sehr gefragt, Datenwissenschaftler und jede andere Tätigkeit, die die Erstellung von Daten beinhalten kann Visualisierungen Wenn du dich weiterbilden möchtest, ist dieser Kurs Teil von mehreren Tracks, darunter der Datenvisualisierungs-Track, in dem du mehr Bibliotheken und Techniken zu deinem Skillset.Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Einführung in Seaborn
Was ist Seaborn und was kann man damit machen? In diesem Kapitel findest du es heraus! Dabei lernst du auch, wie du anhand von Listen und pandas-DataFrames Streudiagramme und Zähldiagramme erstellst. Zudem wird einer der großen Vorteile von Seaborn verdeutlicht, nämlich die Möglichkeit, Diagrammen mithilfe von verschiedenen Farben für Untergruppen ganz einfach eine dritte Variable hinzuzufügen.
- Einführung in Seaborn50 XP
- Streudiagramm aus Listen erstellen100 XP
- Zähldiagramm aus einer Liste erstellen100 XP
- Seaborn und pandas50 XP
- „Ordentliche“ und „unordentliche“ Daten100 XP
- Zähldiagramm aus einem DataFrame erstellen100 XP
- Hinzufügen einer dritten Variable durch Farbtöne50 XP
- Farben in Streudiagrammen100 XP
- Farben in Zähldiagrammen100 XP
2
Visualisierung von zwei quantitativen Variablen
In diesem Kapitel erstellst du Diagramme und passt sie nach Bedarf an, um Beziehungen zwischen zwei quantitativen Variablen zu visualisieren. Du nutzt Streudiagramme und Liniendiagramme, um herauszufinden, wie sich die Luftverschmutzung in einer Stadt im Laufe des Tages verändert und welcher Zusammenhang zwischen der PS-Zahl und der Kraftstoffeffizienz von Autos besteht. Außerdem lernst du einen weiteren Vorteil von Seaborn kennen, nämlich die Möglichkeit, mehrere Unterdiagramme innerhalb einer einzigen Abbildung zu erstellen.
3
Visualisierung einer kategorialen und einer quantitativen Variable
Kategoriale Variablen gibt es in fast jedem Datensatz – besonders häufig tauchen sie aber in Umfragedaten auf. In diesem Kapitel lernst du, wie du für solche kategorialen Variablen geeignete Kasten-, Balken-, Zähl- und Punktdiagramme erstellst und anpasst. Dazu nutzt du Daten aus Umfragen unter jungen Menschen zu ihren Interessen, unter Studierenden zu ihren Lerngewohnheiten und unter erwachsenen Männern zu ihren Einstellungen in Sachen Maskulinität.
4
Anpassung von Seaborn-Diagrammen
In diesem letzten Kapitel lernst du, wie du aussagekräftige Titel und Achsenbeschriftungen zu Diagrammen hinzufügst, denn das sind einige der wichtigsten Elemente jeder Datenvisualisierung! Außerdem erfährst du, wie du den Stil der Visualisierungen anpassen kannst, damit die Zielgruppe die wichtigsten Erkenntnisse schneller erfasst. Zum Schluss kombinierst du verschiedene Optionen, die du in diesem Kurs kennengelernt hast, in einigen finalen Übungen.
Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn
Kurs
abgeschlossen
