트랙 설명

데이터 시각화 in Python

Python으로 데이터 시각화를 만드는 방법을 배우며 데이터 과학 역량을 강화하세요. 4개의 강의와 1개의 평가를 통해 Matplotlib, Seaborn, Bokeh 등 Python의 가장 인기 있고 강력한 데이터 시각화 라이브러리를 살펴보며, 범주형, 집계형, 지리공간 데이터를 위한 아름다운 정적 및 인터랙티브 시각화를 만들어 보게 됩니다.그 과정에서 데이터를 효과적으로 보여주는 유익한 시각화를 만드는 데 필요한 핵심 기술을 익히고, Python으로 직접 데이터 시각화를 만들 수 있는 자신감을 얻게 됩니다. 데이터 시각화는 금융, 교육, 의료, 소매 등 다양한 산업에서 빠르게 필수 역량이 되고 있습니다. 이 트랙은 다양한 데이터 기반 역할에 적용할 수 있는 실용적인 Python 데이터 시각화 역량을 개발하여, 데이터를 통해 스토리를 전달할 수 있도록 도와줍니다.

선수 조건

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Course
1
Matplotlib으로 시작하는 데이터 시각화
Matplotlib을 사용하여 데이터 시각화를 생성, 맞춤 설정 및 공유하는 방법을 알아보세요.
Course
2
Seaborn으로 시작하는 데이터 시각화
Seaborn 라이브러리를 사용하여 Python으로 유익하고 매력적인 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.
Course
3
Python으로 데이터 시각화 개선하기
결과를 효율적이고 효과적으로 전달하는 데 도움이 되는 매력적이고 설득력 있는 시각화 자료를 구성하는 방법을 배우십시오.
Course
5
Python으로 지리공간 데이터 시각화하기
geopandas와 folium을 사용해 Python에서 지리공간 데이터를 매력적으로 시각화하는 방법을 배우십시오.
Skill Assessment
보너스
Data Visualization with Python
Project
보너스
Compare Baseball Player Statistics using Visualizations
Use MLB's Statcast data to compare New York Yankees sluggers Aaron Judge and Giancarlo Stanton.

데이터 시각화 in Python

4 강의

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