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Cours

Visualisation de données interactive avec Bokeh

IntermédiaireNiveau de compétence
Actualisé 08/2024
Apprenez à créer des visualisations de données interactives, notamment à créer et connecter des widgets à l'aide de Bokeh.
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PythonData Visualization
4 h
15 vidéos
53 Exercices
4,500 XP
4,162
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Description du cours

Bokeh est un puissant package Python pour la visualisation de données interactive, qui vous permet d’aller au-delà des graphiques statiques et d’offrir à vos parties prenantes la possibilité de modifier vos visualisations ! Dans ce cours sur la visualisation de données interactive avec Bokeh, vous travaillerez sur divers jeux de données, notamment des cours boursiers, des statistiques de joueurs de basket-ball et des ventes immobilières en Australie. Au fil des exercices pratiques, vous créerez et personnaliserez différents graphiques : nuage de points, barres, lignes et barres groupées. Vous apprendrez aussi à configurer des outils pour changer la façon dont les utilisateurs interagissent avec vos graphiques, à découvrir les thèmes personnalisés de Bokeh, à générer des sous-graphiques et même à ajouter des widgets à vos visualisations !

Prérequis

Data Manipulation with pandas
1

Introduction à Bokeh

Découvrez les bases de la bibliothèque Bokeh dans ce cours, qui vous permettra d’élever votre niveau en visualisation de données avec Python en construisant des graphiques interactifs. Vous verrez comment configurer des outils, notamment le HoverTool, afin d’offrir de multiples possibilités d’interaction avec vos graphiques !
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2

Personnaliser les visualisations

Dans ce chapitre, vous apprendrez à personnaliser les axes, à créer et améliorer une légende, à modifier les paramètres des glyphes et à appliquer les thèmes personnalisés de Bokeh !
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4

Introduction aux widgets

Découvrez les widgets de Bokeh et comment ils permettent aux utilisateurs de modifier des visualisations Python ! Vous apprendrez à utiliser les Spinners, qui permettent de changer la taille des glyphes. Nous aborderons aussi les Sliders, utiles pour modifier les plages d’axes. Enfin, nous présenterons le widget Select, qui permet de mettre à jour un graphique à partir d’options de liste déroulante.
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Visualisation de données interactive avec Bokeh
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