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Data Visualization courses

Data visualization courses focus on techniques and tools for representing data graphically to communicate information clearly and efficiently. Build your visualization skills with tools such as Python, R, Tableau, Power BI and Excel.

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Recommended for Data Visualization beginners

Build your Data Visualization skills with interactive courses, curated by real-world experts

 

강의

Power BI로 하는 데이터 시각화

기초기술 수준
4.5+
11.3K
3 시간
Power BI는 보고서 및 대시보드에서 사용할 수 있는 강력한 데이터 시각화 도구입니다.

트랙

데이터 분석가 in Power BI

28.3K
50 시간
마이크로소프트와 공동 개발한 이 과정을 통해 PL-300 데이터 분석가 자격증 시험에 필요한 데이터 준비, 모델링 및 시각화에 필요한 Power BI 기술을 습득하세요.

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강의

Python으로 데이터 시각화 개선하기

중급기술 수준
4.4+
377
4 시간
결과를 효율적이고 효과적으로 전달하는 데 도움이 되는 매력적이고 설득력 있는 시각화 자료를 구성하는 방법을 배우십시오.

강의

Power BI로 하는 시계열 분석

중급기술 수준
4.4+
360
5 시간
Power BI로 시계열 분석을 배우세요. 실제 데이터셋으로 기간별 데이터 분석을 연습하고, 핵심 기법을 실습합니다.

강의

Power BI로 하는 야구 데이터 시각화

기초기술 수준
4.7+
343
1 시간
Power BI로 야구 데이터를 분석·시각화하세요. 산점도, 토네이도 차트, 게이지로 통찰을 생생하게 전달합니다.

강의

Tableau로 배우는 시계열 분석

중급기술 수준
4.4+
233
2 시간
이 과정에서는 시계열을 분류·처리·분석하는 법을 배웁니다. 분석 전문가로 도약하려면 꼭 필요한 역량입니다.

강의

KNIME로 하는 데이터 시각화

기초기술 수준
4.5+
206
2 시간
KNIME로 설득력 있는 데이터 시각화를 학습하세요. 차트, 컴포넌트, 대시보드를 모두 다룹니다.

강의

케이스 스터디: Tableau로 이커머스 분석

중급기술 수준
4.1+
143
3 시간
이커머스의 핵심은 매출 증대와 비용 절감입니다. 이 케이스 스터디에서 온라인 반려동물 용품 기업의 데이터를 분석합니다.

강의

사례 연구: Tableau로 재고 분석

중급기술 수준
4.6+
96
2 시간
재고 분석 사례로 Tableau 역량을 강화하세요. 데이터셋을 분석하고 계산 필드를 만들며 시각화를 구축합니다.

강의

사례 연구: Tableau로 하는 공급망 분석

중급기술 수준
4.8+
93
4 시간
Tableau 공급망 분석 케이스 스터디에 참여하세요. 선적, 재고 관리, 대시보드 구축을 다루어 비즈니스 개선을 이끕니다.

강의

Julia로 시작하는 데이터 시각화

중급기술 수준
4.6+
57
4 시간
줄리아로 마스터 데이터 시각화하기 눈에 띄는 플롯을 만드는 방법을 배우면서, 이를 언제 어떻게 활용해야 하는지 이해하세요.

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블로그

Exploring 12 of the Best Data Visualization Tools in 2023 With Examples

There are many data visualization tools available. In this article, we have prepared a comprehensive list of some of the most useful data visualization tools in data science.
Javier Canales Luna's photo

Javier Canales Luna

13분

치트 시트

Data Visualization Cheat Sheet

In this data visualization cheat sheet, you'll learn about the most common data visualizations to employ, when to use them, and their most common use-cases.
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Richie Cotton

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튜토리얼

Visualizing Data in Excel

Learn about Excel's various data visualization options that can help you analyze and interpret your data.
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Jess Ahmet

12분

Ready to apply your skills?

Projects allow you to apply your knowledge to a wide range of datasets to solve real-world problems in your browser

    Frequently asked questions

    What is data visualization used for?

    Data visualization is essential for telling stories with data in a format that is easy to understand. Nobody really enjoys looking at rows and columns of figures, for instance. But if we turn this information into a graphical representation, say a scatter plot or a bar graph, it’s much easier for people to understand the relationship between the qualities we’re representing and our findings.

    Data visualizations are found in newspapers, business reports, academic studies, and in many other contexts. With data visualizations, we can condense a lot of information into a smaller area and make it accessible. Visualizations also make it easier to see patterns and differences between variables, even when a table of data or the averages may appear very similar.

    Are data visualization skills in demand?

    Yes. An analysis from Lightcast found a clear upward trend in job postings that mention ‘data visualization’ between 2016 and 2021.

    The ability to effectively visualize data is essential for many roles, technical and non-technical, and will only become more important as businesses better utilize data.

    Do I need to know Python to be good at data visualization?

    No. Python is not your only option: the programming language R is also a popular choice for creating masterful data visualizations.

    Additionally, if you’d like to avoid programming languages altogether, there are dedicated programs such as Tableau that can help you create powerful data visualizations. Excel and Google Sheets are also popular options that require minimal technical skill.

    What are the most popular data visualization tools?

    Some of the most popular data visualization tools include:

    • Python and its related packages such as Matplotlib and Seaborn
    • R, which was specifically designed for statistical analysis and data visualizations, alongside R tools such as plotly, ggplot2, and lattice
    • Power BI
    • Tableau
    • Excel and spreadsheets

    DataCamp offers introductory courses for each of these popular data visualization tools, as well as courses that cover specific data visualization techniques using each technology or its packages.

    Do I need to download data visualization software to learn on Datacamp?

    No, we provide everything you need right in your browser. Whether you’re learning data visualization with DataCamp’s online courses in Tableau, Power BI, or Python, all you need to bring is your computer and a reliable internet connection.

    If you’re taking data visualization with Tableau, you might want to download the software, but it’s not required.

    기타 기술 및 주제

    기술

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