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कोर्स विवरण
प्लॉट्स और फ़िगर्स में डेटा को विज़ुअलाइज़ करने से डेटा के भीतर छिपे पैटर्न दिखते हैं और समझ मिलती है। अच्छी विज़ुअलाइज़ेशंस से आप अपना डेटा दूसरों तक बेहतर ढंग से पहुँचा पाते हैं, और ये डेटा विश्लेषकों तथा अन्य उपभोक्ताओं के लिए भी उपयोगी होती हैं। इस कोर्स में, आप Python की शक्तिशाली डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी Matplotlib का उपयोग करना सीखेंगे। Matplotlib कई तरह के डेटासेट्स की समृद्ध विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए बिल्डिंग ब्लॉक्स प्रदान करता है। आप अलग-अलग प्रकार के डेटा के लिए विज़ुअलाइज़ेशन बनाना, उन्हें कस्टमाइज़ करना, ऑटोमेट करना, और साझा करना सीखेंगे।वीडियो में लाइव ट्रांसक्रिप्ट्स उपलब्ध हैं जिन्हें आप वीडियो के बाएँ नीचे "Show transcript" पर क्लिक करके देख सकते हैं।
कोर्स ग्लॉसरी दाएँ तरफ़ संसाधन सेक्शन में मिल जाएगी।
CPE क्रेडिट्स प्राप्त करने के लिए आपको कोर्स पूरा करना होगा और क्वालिफ़ाइड असेसमेंट में 70% स्कोर तक पहुँचना होगा। आप दाईं ओर CPE क्रेडिट्स कॉलआउट पर क्लिक करके असेसमेंट तक नेविगेट कर सकते हैं।
पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Matplotlib का परिचय
यह अध्याय Matplotlib विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरी का परिचय देता है और दर्शाता है कि इसे डेटा के साथ कैसे उपयोग किया जाए।
- Matplotlib के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का परिचय50 XP
- matplotlib.pyplot इंटरफ़ेस का उपयोग100 XP
- Axes ऑब्जेक्ट में डेटा जोड़ना100 XP
- अपने प्लॉट्स को कस्टमाइज़ करना50 XP
- डेटा की उपस्थिति कस्टमाइज़ करना100 XP
- Axis labels को कस्टमाइज़ करना और titles जोड़ना100 XP
- स्मॉल मल्टिपल्स50 XP
- Subplots की ग्रिड बनाना50 XP
- plt.subplots के साथ small multiples बनाना100 XP
- साझा y अक्ष के साथ small multiples100 XP
2
टाइम-सीरीज़ प्लॉट करना
टाइम सीरीज़ डेटा वह डेटा होता है जो समय के साथ रिकॉर्ड किया जाता है। इस तरह के डेटा को विज़ुअलाइज़ करने से ट्रेंड्स स्पष्ट होते हैं और डेटा के बीच के संबंध समझ में आते हैं।
3
मात्रात्मक तुलना और सांख्यिकीय विज़ुअलाइज़ेशन
विज़ुअलाइज़ेशंस का उपयोग डेटा की मात्रात्मक तुलना के लिए किया जा सकता है। यह अध्याय मात्रात्मक विज़ुअलाइज़ेशन के कई तरीकों को समझाता है।
4
विज़ुअलाइज़ेशंस दूसरों के साथ साझा करना
यह अध्याय आपको दिखाता है कि अपनी विज़ुअलाइज़ेशन दूसरों के साथ कैसे साझा करें: अपनी फ़िगर्स को फ़ाइलों के रूप में कैसे सेव करें, उनका लुक-एंड-फील कैसे समायोजित करें, और इनपुट डेटा के आधार पर उनकी क्रिएशन को कैसे ऑटोमेट करें।
Matplotlib के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन परिचय
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