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Seabornで学ぶデータ可視化入門
基礎スキルレベル
更新日 2026/01
PythonData Visualization4時間14 ビデオ44 演習3,700 XP180K+修了証明書
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Seabornで自分だけのプロットを作成する
Seabornは、情報量の多いグラフを簡単に作成できる強力なPythonライブラリです 魅力的なデータ可視化。 この4時間のコースでは、Seabornを使ってさまざまなプロットを作成する方法の入門、散布図、カウントプロット、棒グラフ、箱ひげ図を含め、そしてその方法をあなたが ビジュアライゼーションをカスタマイズできます。実際のデータセットをカスタムSeabornビジュアライゼーションに変える
このライブラリを探求し、さまざまなデータに基づいてSeabornのプロットを作成します 実世界のデータセットの、都市における大気汚染の調査を含む 一日を通して変化し、若者たちが自分たちの中で何をしたがるのかを見ていく 自由時間。 このデータは、Seabornについて知る機会を提供します 利点を直接体験しながら、サブプロットを簡単に作成する方法も含めて、ある 単一の数値と、信頼区間を自動的に計算する方法。データコミュニケーションスキルを向上させる
このコースを修了する頃には、さまざまな場面でSeabornを使えるようになります データを探索し、データの結果を効果的に伝えるために 他者への分析。 これらのスキルは、データアナリストにとって非常に需要が高いです、データサイエンティスト、およびデータを作成することに関わる可能性のあるその他の職種 可視化 学習を続けたい方には、このコースは一部です データ可視化トラックを含む複数のトラックのうちの1つで、追加できます さらに多くのライブラリと手法をスキルセットに加えます。前提条件
Introduction to Python1
Seaborn入門
Seabornとは何か、そしてどんなときに使うべきかを見ていきます。さらに、データのリストやpandasのDataFrameを使って散布図やカウントプロットを作成する方法を学びます。加えて、Seabornの大きな利点の1つである、色を使って異なるサブグループを表現し、プロットに第3の変数を簡単に追加する方法を紹介します。
2
2つの量的変数の可視化
この章では、2つの量的変数の関係を可視化するプロットを作成・カスタマイズします。都市の大気汚染が一日の中でどのように変化するか、また自動車の馬力と燃費の関係を調べるために、散布図と折れ線グラフを使います。さらに、Seabornのもう1つの大きな利点である、1つの図にサブプロットを簡単に作成できる点も体験します。
3
カテゴリ変数と量的変数の可視化
カテゴリ変数はほとんどのデータセットに含まれており、特にアンケートデータで目立ちます。この章では、箱ひげ図、棒グラフ、カウントプロット、ポイントプロットなどのカテゴリプロットを作成・カスタマイズする方法を学びます。その過程で、若者の興味関心、学生の学習習慣、成人男性のマスキュリニティに関する意識といったアンケートデータを探索します。
4
Seabornプロットのカスタマイズ
最終章では、どんな可視化においても重要な、わかりやすいタイトルや軸ラベルの付け方を学びます。さらに、主要なポイントを素早く伝えられるよう、可視化のスタイルをカスタマイズする方法も扱います。最後に、コースで学んだ内容を総合して、仕上げの演習に取り組みます。
Seabornで学ぶデータ可視化入門
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