After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Harika veri görselleştirme, etkili veri biliminin temelidir. Görselleştirme hem verilerindeki içgörüleri bulmana hem de bu içgörüleri hedef kitlenle paylaşmana yardımcı olur. Veri bilimcisi olma yolunda herkes temel bir saçılma grafiği veya çubuk grafik çizmeyi öğrenir; ancak veri görselleştirmenin gerçek potansiyeli, verilerini neyi, neden ve nasıl görselleştirdiğini düşünmek için bir adım geri çekildiğinde ortaya çıkar. Bu derste, analizlerinin sonuçlarını etkili ve verimli bir şekilde aktarabilen, dikkat çekici ve estetik görselleştirmeler oluşturmayı öğreneceksin. Verileri karşılaştırmayı, rengin püf noktalarını, belirsizliği göstermeyi ve ABD genelindeki hava kirliliği ile çiftçi pazarlarına ait veri kümelerini inceleyerek hedef kitlene uygun doğru görselleştirmeyi nasıl seçeceğini işleyeceğiz. Dersi, açık erişimli çiftçi pazarı verilerini inceleyip cilalı ve etkili bir görsel rapor oluşturarak tamamlayacağız.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Verilerini Vurgulama
Tüm verilerini gösterirken izleyicinin önemli bir noktayı kaçırmamasını nasıl sağlarsın? Burada, izleyicini verinin içinde renk tabanlı vurgular ve metinle nasıl yönlendireceğini tartışıyoruz. Ayrıca, Amerika Birleşik Devletleri genelindeki yaygın kirletici değerlerine dair bir veri kümesini tanıtıyoruz.
- Veriyi vurgulama50 XP
- Vurguyu elle (hardcode) yapmak100 XP
- Programatik olarak vurgulama oluşturma100 XP
- Grupları karşılaştırma50 XP
- İki KDE ile karşılaştırma100 XP
- KDE'lerini geliştirme100 XP
- Arı sürüsü grafikleri100 XP
- Açıklama Notları50 XP
- Temel bir metin açıklaması100 XP
- Ok anotasyonları100 XP
- Açıklamalar ve rengi birleştirme100 XP
2
Görselleştirmelerinde Renk Kullanımı
Renk, veri görselleştirmede değerleri kodlamak için güçlü bir araçtır. Ancak bu güçle birlikte risk de gelir. Bu bölümde, görselleştirmenin gösterdiği veri türüne bağlı olarak uygun bir renk paletinin nasıl seçileceğinden bahsediyoruz.
3
Belirsizliği Göstermek
Belirsizlik veri biliminin her yerinde vardır, ancak çoğu zaman dahil edilmesi gerekirken görselleştirmelerde yer almaz. Burada güven aralığının ne olduğunu gözden geçiriyor ve hem tekil tahminler hem de sürekli fonksiyonlar için nasıl görselleştirileceğini ele alıyoruz. Ayrıca belirsizliği değerlendirmek için bootstrap yeniden örnekleme tekniğini ve bunu doğru şekilde nasıl görselleştireceğimizi tartışıyoruz.
4
Veri Bilimi İş Akışında Görselleştirme
Görselleştirme çoğu zaman genel en iyi uygulamalar şeklinde, ayrı bir konu olarak öğretilir. Gerçekte ise farklı senaryolar için kuralları esnetmen gerekir. Dağınık keşif görselleştirmelerinden, son ürününün yazı tipi boyutlarını cilalamaya kadar; bu bölümde veri bilimi iş akışının her adımında görselleştirmelerini nasıl optimize edeceğine dalıyoruz.
Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme
Kurs
Tamamlandı
