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コース

Seabornで学ぶデータ可視化入門

初級4 時間

Seabornを使って、Pythonで情報がしっかり伝わる魅力的な可視化を作成する方法を学びます。

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コースの説明

Seabornで独自のプロットを作成する

Seabornは強力なPythonライブラリで、簡単に作成できるのは、情報がしっかり伝わり、魅力的なデータ可視化です。 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基本を学びます。 散布図、カウントプロット、棒グラフ、箱ひげ図などを取り上げ、さらに、可視化をカスタマイズする方法も学びます。

実際のデータセットからカスタマイズしたSeabornの可視化を作成する

このライブラリについて学び、Seabornのプロットを作成します。使用するのは、さまざまな 実世界のデータセットです。たとえば、都市の大気汚染が 1日の中でどのように変化するかを調べたり、若者が 自由時間に何をして過ごすのが好きかを見たりします。 こうしたデータを使って、Seabornの 利点を実際に確かめられます。たとえば、サブプロットを簡単に作成して1つの 1つの図にまとめられることや、信頼区間を自動的に計算する方法です。

データを効果的に伝えるスキルを高める

このコースを修了する頃には、さまざまな場面でSeabornを活用して、データを探索し、データ 分析の結果を他の人に効果的に伝えられるようになります。 これらのスキルは、データアナリストや データサイエンティストをはじめ、データ 可視化の作成に関わるあらゆる仕事で高く求められています。 さらに学習を続けたい場合、このコースは Data Visualizationトラックなど、複数のトラックに含まれています。こうしたトラックでは、さらに多くのライブラリや手法を学び、スキルの幅を広げられます。

前提条件

カリキュラム

コース概要

1

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。

Seabornで学ぶデータ可視化入門

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