After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Vizualizarea datelor în grafice și figuri scoate la iveală tiparele din date și oferă perspective valoroase. Vizualizările bune te ajută și să comunici datele altora și sunt utile analiștilor de date și altor utilizatori. În acest curs, vei învăța să folosești Matplotlib, o bibliotecă Python puternică pentru vizualizarea datelor. Matplotlib îți pune la dispoziție elementele de bază pentru a crea vizualizări complexe ale diverselor tipuri de seturi de date. Vei învăța cum să creezi vizualizări pentru diferite tipuri de date și cum să le personalizezi, să le automatizezi și să le distribui.Videourile conțin transcrieri live pe care le poți afișa făcând clic pe „Show transcript" în partea stângă jos a videoclipului.
Glosarul cursului se găsește în dreapta, în secțiunea de resurse.
Pentru a obține credite CPE, trebuie să finalizezi cursul și să obții un scor de 70% la evaluarea calificată. Poți accesa evaluarea făcând clic pe notificarea de credite CPE din dreapta.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în Matplotlib
Acest capitol prezintă biblioteca de vizualizare Matplotlib și demonstrează cum se folosește cu date reale.
- Introducere în vizualizarea datelor cu Matplotlib50 XP
- Utilizarea interfeței matplotlib.pyplot100 XP
- Adăugarea datelor într-un obiect Axes100 XP
- Personalizarea graficelor50 XP
- Personalizarea aspectului datelor100 XP
- Personalizarea etichetelor axelor și adăugarea titlurilor100 XP
- Grafice multiple50 XP
- Crearea unei grile de subgrafice50 XP
- Crearea de grafice multiple cu plt.subplots100 XP
- Grafice multiple cu axa y comună100 XP
2
Reprezentarea seriilor de timp
Datele de tip serie de timp sunt date înregistrate în ordine cronologică. Vizualizarea acestora ajută la clarificarea tendințelor și evidențierea relațiilor dintre date.
3
Comparații cantitative și vizualizări statistice
Vizualizările pot fi folosite pentru a compara datele în mod cantitativ. Acest capitol prezintă mai multe metode de vizualizare cantitativă.
4
Distribuirea vizualizărilor către alții
Acest capitol îți arată cum să distribui vizualizările către alții: cum să salvezi figurile ca fișiere, cum să le ajustezi aspectul și cum să automatizezi crearea lor pe baza datelor de intrare.
Introducere în vizualizarea datelor cu Matplotlib
Curs
finalizat
