700+ courses, half price
Descrizione del corso
Una grande visualizzazione dei dati è la base della data science di impatto. La visualizzazione ti aiuta sia a scoprire insight nei tuoi dati sia a condividerli con il tuo pubblico. Tutti imparano a creare uno scatter plot o un grafico a barre di base nel percorso per diventare data scientist, ma il vero potenziale della visualizzazione emerge quando ti fermi a riflettere su cosa, perché e come stai visualizzando i tuoi dati. In questo corso imparerai a costruire visualizzazioni coinvolgenti e accattivanti che ti aiutano a comunicare i risultati delle tue analisi in modo efficiente ed efficace. Tratteremo il confronto tra dati, i pro e i contro del colore, la rappresentazione dell’incertezza e come creare la visualizzazione giusta per il tuo pubblico attraverso l’analisi di insiemi di dati sull’inquinamento atmosferico negli Stati Uniti e sui mercati contadini. Concluderemo il corso esaminando dati open-access sui farmers’ market per costruire un report visivo rifinito e di grande impatto.
Prerequisiti
Programma
Struttura del corso
1
Mettere in evidenza i tuoi dati
Come puoi mostrare tutti i tuoi dati assicurandoti che chi guarda non si perda un punto (o più) importanti? Qui vediamo come guidare l’osservatore attraverso i dati con evidenziazioni basate sul colore e testo. Introduciamo anche un insieme di dati sui valori dei principali inquinanti negli Stati Uniti.
- Evidenziare i dati50 XP
- Evidenziare con hardcoding100 XP
- Creare un highlight in modo programmato100 XP
- Confrontare i gruppi50 XP
- Confronto con due KDE100 XP
- Migliorare le tue KDE100 XP
- Beeswarm100 XP
- Annotazioni50 XP
- Un'annotazione testuale di base100 XP
- Annotazioni con frecce100 XP
- Combinare annotazioni e colore100 XP
2
Usare il colore nelle visualizzazioni
Il colore è uno strumento potente per codificare valori nelle visualizzazioni dei dati. Tuttavia, a questo potere si accompagna un rischio. In questo capitolo parliamo di come scegliere una palette di colori appropriata per la tua visualizzazione in base al tipo di dati mostrati.
3
Rappresentare l'incertezza
L’incertezza è ovunque nella data science, ma spesso viene esclusa dalle visualizzazioni, proprio dove invece andrebbe inclusa. Qui rivediamo cos’è un intervallo di confidenza e come visualizzarlo sia per stime puntuali sia per funzioni continue. Inoltre, discutiamo la tecnica del bootstrap (ricampionamento) per valutare l’incertezza e come rappresentarla correttamente.
4
La visualizzazione nel flusso di lavoro di Data Science
Spesso la visualizzazione viene insegnata in modo isolato, con le buone pratiche trattate solo in termini generali. In realtà, dovrai adattare le regole a scenari diversi. Dalle esplorazioni disordinate alle rifiniture delle dimensioni dei font del tuo prodotto finale: in questo capitolo vediamo come ottimizzare le visualizzazioni in ogni fase del flusso di lavoro di Data Science.
Migliorare le tue visualizzazioni dei dati in Python
Corso
completato
