Sariți la conținutul principal
AcasăPython

Curs

Interactive Data Visualization with Bokeh

IntermediarNivel de competențe
Actualizat 08.2024
Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!
Începe cursul gratuit
PythonData Visualization
4 h
15 videoclipuri
53 Exerciții
4,500 XP
4,161
Certificat de realizare

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau

Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.

Îndrăgit de cursanți din mii de companii

Group

Formare pentru o echipă?

Încearcă pentru afaceri

Descrierea cursului

Bokeh is a powerful Python package for interactive data visualization, enabling you to go beyond static plots and allow stakeholders to modify your visualizations! In this interactive data visualization with Bokeh course, you'll work with a range of datasets, including stock prices, basketball player statistics, and Australian real-estate sales data. Through hands-on exercises, you’ll build and customize a range of plots, including scatter, bar, line, and grouped bar plots. You'll also get to grips with configuration tools to change how viewers interact with your plot, discover Bokeh's custom themes, learn how to generate subplots, and even how to add widgets to your plots!

Cerințe prealabile

Data Manipulation with pandas
1

Introduction to Bokeh

Learn about the fundamentals of the Bokeh library in this course, which will enable you to level up your Python data visualization skills by building interactive plots. You’ll see how to set up configuration tools, including the HoverTool, providing various opportunities for stakeholders to interact with your plots!
Începe capitolul
2

Customizing Visualizations

For this chapter, you’ll learn how to customize axes, create and enhance a legend, modify glyph settings, and apply Bokeh's custom themes!
Începe capitolul
3

Storytelling with Visualizations

Learn how to use various elements to communicate with stakeholders. You’ll produce grouped bar plots with categorical data, build multiple subplots, add annotations, and modify the text to make your Bokeh visualizations even more striking!
Începe capitolul
4

Introduction to Widgets

Discover Bokeh's widgets and how they enable users to modify Python visualizations! You’ll learn about Spinners, which allow viewers to change the size of glyphs. We’ll discuss Sliders, which can be used to change axis ranges. Lastly, we’ll introduce the Select widget, which will enable plot updates based on dropdown options.
Începe capitolul
Interactive Data Visualization with Bokeh
Curs
finalizat

Obține diploma de absolvire

Adaugă această acreditare la profilul tău LinkedIn, CV sau rezumat
Distribuie pe rețelele de socializare și în evaluarea ta de performanțăÎnscrie-te acum

Alătură-te celor peste 19 de milioane de cursanți și începe Interactive Data Visualization with Bokeh astăzi!

Creează-ți contul gratuit

Continuă cu GoogleArată mai multe opțiuni

sau

Continuând, accepți Termenii de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele tale sunt stocate în SUA.

Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil

Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.