Data Visualization Tutorials

Découvrez comment utiliser Seaborn, une bibliothèque populaire de visualisation de données en Python, pour créer et personnaliser des tracés linéaires en Python.

Apprenez à créer un histogramme ggplot2 en R. Créez des histogrammes en R en vous basant sur la grammaire des graphiques.

Apprenez à visualiser des données à haute dimension dans un espace à faible dimension en utilisant une technique de réduction de la dimensionnalité non linéaire.

Ce tutoriel Seaborn vous présente les bases de la visualisation de données statistiques.

Ce tutoriel montre comment utiliser Matplotlib, une puissante bibliothèque de visualisation de données en Python, pour créer des tracés de lignes, de barres et de nuages de points avec des données boursières.

Apprenez-en plus sur le célèbre opérateur de tube %>% et les autres tubes dans R, pourquoi et comment vous devriez les utiliser et quelles alternatives vous pouvez envisager !

Découvrez l'ACP et la façon dont elle peut être utilisée pour extraire des informations des données sans aucune supervision en utilisant deux ensembles de données populaires : Cancer du sein et CIFAR-10.

Améliorez vos visualisations avec les cartes de couleurs de Matplotlib. Apprenez à choisir la bonne carte des couleurs, à ajuster les classes de couleurs et à résoudre les problèmes de visualisation les plus courants.

Découvrez ce qu'est Pyspark et comment il peut être utilisé en donnant des exemples.