ये कोर्स करने के बाद, मैं पेशेवर विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड बनाने में आत्मविश्वास महसूस करता हूँ
Shoebur Rahmanप्रोक्योरमेंट विशेषज्ञ, Giz Bangladesh
कोर्स विवरण
अपने स्वयं के Seaborn प्लॉट बनाएं
Seaborn एक शक्तिशाली Python लाइब्रेरी है जो जानकारीपूर्ण बनाना आसान बनाती है और आकर्षक डेटा विज़ुअलाइज़ेशन। यह 4 घंटे का पाठ्यक्रम प्रदान करता है एक Seaborn का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के प्लॉट बनाने का तरीका परिचय, जिसमें स्कैटर प्लॉट, काउंट प्लॉट, बार प्लॉट और बॉक्स प्लॉट शामिल हैं, और आप कैसे आप अपने विज़ुअलाइज़ेशन को कस्टमाइज़ कर सकते हैं।वास्तविक डेटासेट्स को कस्टम Seaborn विज़ुअलाइज़ेशन में बदलें
आप इस लाइब्रेरी का अन्वेषण करेंगे और विभिन्न प्रकार के आधार पर अपने Seaborn प्लॉट बनाएंगे वास्तविक दुनिया के डेटा सेटों का, जिसमें यह भी शामिल है कि किसी शहर में वायु प्रदूषण कैसे दिन भर बदलता रहता है और यह देखना कि युवा लोग अपनी में क्या करना पसंद करते हैं मुफ़्त समय। यह डेटा आपको Seaborn के बारे में जानने का अवसर देगा फायदे प्रत्यक्ष रूप से, जिसमें यह भी शामिल है कि आप आसानी से एक में सबप्लॉट्स कैसे बना सकते हैं एकल आंकड़ा और आत्मविश्वास अंतराल को स्वचालित रूप से कैसे गणना करें।अपनी डेटा संचार कौशल में सुधार करें
इस पाठ्यक्रम के अंत तक, आप विभिन्न परिस्थितियों में Seaborn का उपयोग करने में सक्षम होंगे अपने डेटा का अन्वेषण करने और अपने डेटा के परिणामों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने के लिए दूसरों के लिए विश्लेषण। डेटा विश्लेषकों के लिए ये कौशल बहुत अधिक मांग में हैं, डेटा वैज्ञानिक, और कोई भी अन्य नौकरी जिसमें डेटा बनाना शामिल हो सकता है दृश्यीकरण। यदि आप अपनी सीख जारी रखना चाहते हैं, तो यह पाठ्यक्रम का हिस्सा है कई ट्रैकों में से, जिसमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन ट्रैक भी शामिल है, जहाँ आप जोड़ सकते हैं अपने कौशल-समूह में और अधिक लाइब्रेरी और तकनीकें।पूर्वापेक्षाएँ
पाठ्यक्रम
कोर्स रूपरेखा
1
Seaborn परिचय
Seaborn क्या है और इसे कब उपयोग करना चाहिए? इस अध्याय में, आप जानेंगे! साथ ही, आप डेटा की लिस्ट्स और pandas DataFrames दोनों के साथ scatter plots और count plots बनाना सीखेंगे। आपको Seaborn के एक बड़े फायदे से भी परिचित कराया जाएगा—color के ज़रिए अलग-अलग subgroups दर्शाकर अपने प्लॉट्स में आसानी से तीसरा वैरिएबल जोड़ने की क्षमता.
2
दो मात्रात्मक वैरिएबल्स का विज़ुअलाइज़ेशन
इस अध्याय में, आप ऐसे प्लॉट्स बनाएँगे और कस्टमाइज़ करेंगे जो दो मात्रात्मक वैरिएबल्स के बीच संबंध को दिखाते हैं। इसके लिए, आप scatter plots और line plots का उपयोग करेंगे ताकि यह एक्सप्लोर कर सकें कि एक शहर में दिन के दौरान वायु प्रदूषण का स्तर कैसे बदलता है और कारों में horsepower का ईंधन दक्षता से क्या संबंध है। आप Seaborn के एक और बड़े फायदे को भी देखेंगे—एक ही figure में आसानी से subplots बनाने की क्षमता!
3
एक श्रेणीबद्ध और एक मात्रात्मक वैरिएबल का विज़ुअलाइज़ेशन
श्रेणीबद्ध वैरिएबल्स लगभग हर डेटासेट में होते हैं, खासकर survey डेटा में। इस अध्याय में, आप box plots, bar plots, count plots, और point plots जैसे categorical प्लॉट्स बनाना और कस्टमाइज़ करना सीखेंगे। इसी दौरान, आप युवाओं की रुचियों, छात्रों की पढ़ाई की आदतों, और वयस्क पुरुषों की masculinity के बारे में उनकी सोच से जुड़े survey डेटा को एक्सप्लोर करेंगे.
4
Seaborn प्लॉट्स को कस्टमाइज़ करना
इस अंतिम अध्याय में, आप जानकारीपूर्ण plot titles और axis labels जोड़ना सीखेंगे, जो किसी भी data visualization के सबसे महत्वपूर्ण हिस्सों में से हैं! आप अपनी visualizations की स्टाइल को कस्टमाइज़ करना भी सीखेंगे ताकि आपकी ऑडियंस जल्दी से मुख्य बातें समझ सके। इसके बाद, आप कोर्स के अंतिम अभ्यासों में अब तक सीखी हुई सभी चीज़ों को साथ में लागू करेंगे!
Seaborn के साथ Data Visualization परिचय
कोर्स
पूर्ण
