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コース

データ可視化への理解

初級2 時間

コーディング不要のデータ可視化入門

Python2 時間14 本の動画41 個の演習2,400 XP250K+修了証明書

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コース説明

チャート、グラフ、マップによるデータの可視化は、複雑なデータを伝える最も効果的な方法の1つです。 このコースでは、データセットに最適な可視化を選ぶ方法と、ヒストグラム、散布図、折れ線グラフ、棒グラフなどの一般的な種類のグラフの読み取り方法を学びます。 グラフで色や形状を活用するためのコツと、よくある落とし穴を避ける方法についても学びます。 実践的な演習を通じて、世界の平均寿命、ロサンゼルスの住宅価格、ESPNの最も有名なアスリート100人、ヒップホップ曲評価を含む20以上のデータセットを見ていきます。動画にはライブ文字起こしが含まれており、動画の左下にある「Show transcript(文字起こしを表示)」をクリックするとアクセスできます。コースの用語集は、右側のリソースセクションにあります。CPEクレジットを取得するには、コースを完了し、認定評価で70%のスコアに達する必要があります。 右側のCPEクレジットのコールアウトをクリックすると、評価に移動できます。

前提条件

このコースに前提条件はありません

カリキュラム

コース概要

1

分布の可視化

この章では、英国の君主、オーストラリアの給与、パナマの動物、米国のたばこ消費に関する実世界のデータを使って、ヒストグラムと箱ひげ図で変数の分布を視覚的に表現する方法を学びます。
2

2変数の可視化

データプロットの解釈方法と、相関、線形関係、対数スケールなどの基本的なデータ可視化の概念を学びます。 インタラクティブな演習を通じて、散布図と折れ線グラフで2つの連続変数の関係を調べる方法も学びます。 寿命、技術の普及、COVID-19コロナウイルスの症例数、そしてスイスの少年犯罪者に関するデータを見ていきます。 次に、データ可視化の一般的な方法であり、カテゴリ変数と連続変数の関係を調べるためによく使われる棒グラフとドットプロットを紹介します。 ここでは、世界中の有名アスリート、健康調査データやビッグマックの価格を見ていきます。
3

色と形状

情報をさらに効果的に見せましょう。 データをより明確に、かつわかりやすく可視化するために、色や形状を追加する方法を学びましょう。特に、同時に2つ以上の変数を扱う場合に役立ちます。 ロサンゼルスの住宅価格、株価、数学への苦手意識、ヒップホップ曲の評価、スコッチウイスキーの好みなどを調べます。
4

99の問題があってもグラフに問題はない

最終章では、最もよくあるグラフの問題を特定し、回避する方法を学びます。 たとえば、誤解を招く、または解釈しにくいグラフを作成しないためにはどうすればよいでしょうか。また、あなたの言いたいことをグラフで正確に伝えるにはどうすればよいでしょうか?すべてが明らかになります!風向、喘息の発生率、ドイツ連邦参議院の議席について調べます。

データ可視化への理解

コース修了

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データ可視化への理解 | DataCamp