После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Визуализация данных на графиках и диаграммах позволяет выявить скрытые закономерности и получить ценные выводы. Качественные визуализации помогают донести информацию до аудитории и незаменимы для аналитиков данных и всех, кто работает с данными. В этом курсе вы научитесь использовать Matplotlib — мощную библиотеку Python для визуализации данных. Matplotlib предоставляет все необходимые инструменты для создания насыщенных визуализаций самых разных наборов данных. Вы узнаете, как строить графики для различных типов данных, а также как настраивать, автоматизировать и публиковать свои визуализации.Видеоуроки содержат субтитры, которые можно открыть, нажав «Show transcript» в левом нижнем углу плеера.
Глоссарий курса доступен в разделе ресурсов справа.
Для получения кредитов CPE необходимо пройти курс и набрать не менее 70% в итоговом тесте. Перейти к тесту можно, нажав на соответствующий блок CPE credits справа.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Введение в Matplotlib
В этой главе представлена библиотека визуализации Matplotlib и показано, как применять её при работе с данными.
- Введение в визуализацию данных с помощью Matplotlib50 XP
- Работа с интерфейсом matplotlib.pyplot100 XP
- Добавление данных в объект Axes100 XP
- Настройка графиков50 XP
- Настройка внешнего вида данных100 XP
- Настройка подписей осей и добавление заголовка100 XP
- Малые кратные графики50 XP
- Создание сетки подграфиков50 XP
- Создание малых кратных с помощью plt.subplots100 XP
- Малые кратные с общей осью Y100 XP
2
Построение временных рядов
Данные временных рядов — это данные, записанные в хронологическом порядке. Их визуализация помогает выявить тенденции и обнаружить взаимосвязи между переменными.
3
Количественные сравнения и статистические визуализации
Визуализации позволяют сравнивать данные в количественном отношении. В этой главе рассматривается несколько методов количественной визуализации.
4
Публикация визуализаций
В этой главе вы узнаете, как делиться визуализациями с другими: как сохранять графики в виде файлов, настраивать их внешний вид и автоматизировать их создание на основе входных данных.
Введение в визуализацию данных с Matplotlib
Курс
завершён
