ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
बेहतरीन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन प्रभावशाली डेटा साइंस की नींव है. विज़ुअलाइज़ेशन आपकी मदद करता है कि आप अपने डेटा में अंतर्दृष्टि ढूँढें और उन्हें अपने दर्शकों तक स्पष्ट रूप से पहुँचाएँ. डेटा साइंटिस्ट बनने की यात्रा में हर कोई बेसिक स्कैटर प्लॉट या बार चार्ट बनाना सीखता है, लेकिन विज़ुअलाइज़ेशन की असली ताकत तब दिखती है जब आप ठहरकर सोचते हैं कि आप अपने डेटा को क्या, क्यों और कैसे दिखा रहे हैं. इस कोर्स में आप सीखेंगे कि आकर्षक और प्रभावी विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाएँ जो आपकी विश्लेषण के नतीजों को कुशलता और स्पष्टता से संप्रेषित करें. हम डेटा की तुलना, रंगों का सही उपयोग, अनिश्चितता दिखाने के तरीके, और अपनी ऑडियंस के अनुसार उपयुक्त विज़ुअलाइज़ेशन चुनना — इन सबको कवर करेंगे, जिसमें पूरे US में वायु प्रदूषण और किसान बाज़ारों के डेटासेट का अध्ययन शामिल है. कोर्स के अंत में हम ओपन-एक्सेस फ़ार्मर्स मार्केट डेटा का विश्लेषण करके एक सुसज्जित और असरदार विज़ुअल रिपोर्ट तैयार करेंगे.
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
अपने डेटा को हाइलाइट करना
आप अपना सारा डेटा दिखाते हुए कैसे सुनिश्चित करें कि दर्शक कोई ज़रूरी बिंदु न चूकें? यहाँ हम रंग-आधारित हाइलाइट्स और टेक्स्ट के ज़रिए दर्शकों को डेटा के भीतर दिशा देने के तरीके पर बात करते हैं. हम संयुक्त राज्य भर में आम प्रदूषकों के मानों पर आधारित एक डेटासेट का परिचय भी देते हैं.
- डेटा को हाइलाइट करना50 XP
- हाइलाइट को हार्डकोड करना100 XP
- प्रोग्रामैटिक तरीके से हाइलाइट बनाना100 XP
- समूहों की तुलना50 XP
- दो KDEs के साथ तुलना100 XP
- अपने KDEs को बेहतर बनाना100 XP
- बीस्वॉर्म्स100 XP
- Annotations (टिप्पणियाँ)50 XP
- एक बेसिक टेक्स्ट एनोटेशन100 XP
- एरो annotations100 XP
- Annotations और रंग को मिलाना100 XP
2
विज़ुअलाइज़ेशन में रंगों का उपयोग
डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में मानों को एन्कोड करने के लिए रंग एक शक्तिशाली टूल है. हालाँकि, इसी ताकत के साथ जोखिम भी आते हैं. इस अध्याय में, हम चर्चा करते हैं कि आपके डेटा के प्रकार के आधार पर अपनी विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयुक्त कलर पैलेट कैसे चुना जाए.
3
अनिश्चितता दिखाना
अनिश्चितता डेटा साइंस में हर जगह मौजूद होती है, लेकिन इसे अक्सर उन विज़ुअलाइज़ेशन से बाहर रखा जाता है जहाँ इसे होना चाहिए. यहाँ हम कॉन्फिडेंस इंटरवल क्या है, इसकी समीक्षा करते हैं और सिंगल एस्टिमेट्स और कंटीन्यूअस फंक्शंस — दोनों के लिए उन्हें कैसे विज़ुअलाइज़ करें, यह देखते हैं. साथ ही, हम अनिश्चितता का आकलन करने के लिए बूटस्ट्रैप री-सैंपलिंग तकनीक और उसे सही तरह से विज़ुअलाइज़ करने पर चर्चा करते हैं.
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डेटा साइंस वर्कफ़्लो में विज़ुअलाइज़ेशन
अक्सर विज़ुअलाइज़ेशन को अलग-थलग सिखाया जाता है, और बेस्ट प्रैक्टिसेस पर केवल सामान्य रूप से बात होती है. वास्तव में, अलग-अलग परिदृश्यों में आपको नियमों को लचीले ढंग से लागू करना पड़ता है. शुरुआती, बिखरे हुए एक्सप्लोरेटरी विज़ुअलाइज़ेशन से लेकर अपने फाइनल प्रोडक्ट के फ़ॉन्ट साइज को पॉलिश करने तक — इस अध्याय में हम डेटा साइंस वर्कफ़्लो के हर चरण पर अपनी विज़ुअलाइज़ेशन को कैसे ऑप्टिमाइज़ करें, इस पर गहराई से चर्चा करेंगे.
Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें
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