Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
La visualisation des données sous forme de graphiques et de figures permet de mettre en évidence les tendances sous-jacentes dans les données et fournit des informations clés utiles. De bonnes visualisations vous aident également à communiquer vos données à d'autres personnes et sont utiles aux analystes de données et autres utilisateurs des données. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Matplotlib, une bibliothèque Python performante pour la visualisation de données. Matplotlib fournit les éléments de base nécessaires à la création de visualisations riches à partir de nombreux types d’ensembles de données. Vous apprendrez à créer des visualisations pour différents types de données et à personnaliser, automatiser et partager ces visualisations.Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Afficher la transcription » en bas à gauche des vidéos.
Le glossaire du cours se trouve à droite dans la section « Ressources ».
Pour obtenir des crédits CPE, vous devez suivre le cours dans son intégralité et obtenir une note d’au moins 70 % à l'évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l'évaluation en cliquant sur la mention « Crédits CPE » à droite.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Introduction à Matplotlib
Ce chapitre présente la bibliothèque de visualisation Matplotlib et décrit comment l'utiliser avec des données.
- Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib50 XP
- Utilisation de l'interface de matplotlib.pyplot100 XP
- Ajouter des données à un objet Axes100 XP
- Personnalisation de vos graphiques50 XP
- Personnalisation de l'affichage des données100 XP
- Personnalisation des étiquettes d'axe et ajout de titres100 XP
- Petits multiples50 XP
- Création d'une grille de sous-graphiques50 XP
- Création de petits multiples avec plt.subplots100 XP
- Petits multiples avec axe des y partagé100 XP
2
Tracer des séries temporelles
Les données de séries temporelles sont des données qui sont enregistrées. La visualisation de ce type de données permet de clarifier les tendances et de mettre en évidence les relations entre les données.
3
Comparaisons quantitatives et visualisations statistiques
Les visualisations peuvent être utilisées pour comparer des données de manière quantitative. Ce chapitre présente plusieurs méthodes de visualisation quantitative.
4
Partager des visualisations avec d'autres personnes
Ce chapitre vous montre comment partager vos visualisations avec d'autres personnes : comment enregistrer vos figures sous forme de fichiers, comment ajuster leur apparence et comment automatiser leur création en fonction des données d'entrée.
Introduction à la visualisation de données avec Matplotlib
Cours
terminé
