After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
Skapa dina egna Seaborn-diagram
Seaborn är ett kraftfullt Python-bibliotek som gör det enkelt att skapa informativa och attraktiva datavisualiseringar. Denna 4-timmarskurs ger en introduktion till hur du kan använda Seaborn för att skapa en mängd olika diagram, inklusive spridningsdiagram, stapeldiagram för antal, stapeldiagram och lådagram, samt hur du kan anpassa dina visualiseringar.Förvandla verkliga datamängder till anpassade Seaborn-visualiseringar
Du kommer att utforska det här biblioteket och skapa dina Seaborn-diagram utifrån en mängd olika av verkliga datamängder, inklusive att utforska hur luftföroreningar i en stad förändras under dagen och tittar på vad unga människor gillar att göra i sina fri tid. Denna data ger dig möjlighet att ta reda på mer om Seaborns fördelar på nära håll, inklusive hur du enkelt kan skapa delgrafer i en en enda siffra och hur man automatiskt beräknar konfidensintervall.Förbättra dina färdigheter i datakommunikation
I slutet av den här kursen kommer du att kunna använda Seaborn i olika situationer att utforska dina data och effektivt kommunicera resultaten av dina data analys till andra. Dessa färdigheter är mycket eftertraktade för dataanalytiker, datavetare och alla andra jobb som kan innebära att skapa data visualiseringar. Om du vill fortsätta din inlärning är den här kursen en del av flera spår, inklusive spåret för datavisualisering, där du kan lägga till fler bibliotek och tekniker till din verktygslåda.Förkunskapskrav
Kursplan
Kursöversikt
1
Introduktion till Seaborn
Vad är Seaborn, och när bör du använda det? Det får du reda på i det här kapitlet! Du lär dig också att skapa spridningsdiagram och räknediagram med både listor och pandas DataFrames. Dessutom introduceras du till en av de stora fördelarna med Seaborn – möjligheten att enkelt lägga till en tredje variabel i dina diagram genom att använda färg för att representera olika undergrupper.
- Introduktion till Seaborn50 XP
- Skapa ett punktdiagram med listor100 XP
- Skapa ett stapeldiagram med en lista100 XP
- Använda pandas med Seaborn50 XP
- "Tidy" vs. "untidy" data100 XP
- Skapa ett stolpdiagram med en DataFrame100 XP
- Lägga till en tredje variabel med hue50 XP
- Hue och spridningsdiagram100 XP
- Hue och countplot100 XP
2
Visualisering av två kvantitativa variabler
I det här kapitlet skapar och anpassar du diagram som visualiserar sambandet mellan två kvantitativa variabler. Du använder spridningsdiagram och linjediagram för att undersöka hur luftföroreningsnivåerna i en stad förändras under dagen och hur hästkrafter förhåller sig till bränsleeffektivitet hos bilar. Du får också se ytterligare en stor fördel med Seaborn – hur enkelt det är att skapa deldiagram i en enda figur!
3
Visualisering av en kategorisk och en kvantitativ variabel
Kategoriska variabler förekommer i nästan alla datamängder, men de är särskilt vanliga i enkätdata. I det här kapitlet lär du dig att skapa och anpassa kategoridiagram som lådagram, stapeldiagram, räknediagram och punktdiagram. Under kursens gång utforskar du enkätdata från unga människor om deras intressen, från studenter om deras studievanor och från vuxna män om deras syn på maskulinitet.
4
Anpassa Seaborn-diagram
I det här sista kapitlet lär du dig att lägga till informativa diagramtitlar och axeletiketter – en av de viktigaste delarna i alla datavisualiseringar! Du lär dig också att anpassa stilen på dina visualiseringar så att du snabbare kan leda din publik till de viktigaste insikterna. Därefter sätter du ihop allt du har lärt dig i kursens avslutande övningar!
Introduktion till datavisualisering med Seaborn
Kurs
slutförd
