Ana içeriğe atla

Kurs

Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme

Orta SeviyeBeceri Seviyesi

Güncel 01.2026

Sonuçları verimli ve etkili bir şekilde iletmeye yardımcı olan, ilgi çekici ve cazip görselleştirmeler oluşturmayı öğrenin.

Kursa Ücretsiz Başlayın

PythonData Visualization

4 sa

15 video

54 Egzersiz

4,650 XP

19,179

Başarı Belgesi

Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı

Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?

İşletmeler için deneyin

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.

Önkoşullar

Python Toolbox Introduction to Data Visualization with Matplotlib Introduction to Data Visualization with Seaborn

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 vurgulama

Vurguyu elle (hardcode) yapmak

Programatik olarak vurgulama oluşturma

Grupları karşılaştırma

İki KDE ile karşılaştırma

KDE'lerini geliştirme

Arı sürüsü grafikleri

Açıklama Notları

Temel bir metin açıklaması

Ok anotasyonları

Açıklamalar ve rengi birleştirme

Bölümü Başlat

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.

Görselleştirmelerde renk

Gereksiz rengi kaldırmak

Seaborn'ın çubuk grafiklerini düzeltmek

Sürekli renk paletleri

Özel bir sürekli palet oluşturma

Ayrışan paletli bir ısı haritasını özelleştirme

Paletini bağlama göre ayarlama

Kategorik paletler

Özel bir kategorik palet kullanma

Çok fazla kategoriyle başa çıkmak

Sıralı kategorileri renklendirme

Renge kodlamak için doğru değişkeni seçmek

Bölümü Başlat

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.

Noktasal tahmin aralıkları

Temel güven aralıkları

Güven aralıklarını açıklama ekleme

Güven bantları

Güven bandı oluşturma

Bir sürü bandı ayırmak

Örtüşmeler için bantları düzenleme

%95’in Ötesinde

%90, %95 ve %99 aralıkları

%90 ve %95 bantları

Renklendirme yerine bant kalınlığını kullanma

Bootstrap'ı görselleştirme

Bootstrap histogramı

Bootstrap ile regresyonlar

Arı sürüsü grafikleriyle bolca bootstrap

Bölümü Başlat

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.

İlk keşifler

Farmer’s market verilerine bakış

Sayısal sütunların saçılım matrisi

Temel dönüşümlerle derine inmek

Kalıpları keşfetmek

Enlem, açık olunan aylarla ilişkili mi?

Hangi eyalet pazar dostu?

Eyalete göre satılan ürünlerin popülerliği

Görselleştirmelerini verimli hale getirmek

Eğilimleri bulmak için yığma

Bir grafiği legend olarak kullanma

Grafiklerini ince ayar yapma

Arka planı sadeleştirme

Bir grafiği yeniden düzenleme

Okunabilirliği artırma

Bölümü Başlat

Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme

Kurs
Tamamlandı

Başarı Belgesi Kazanın

Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyin
Sosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun

Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Python'da Veri Görselleştirmelerini İyileştirme eğitimine başlayın!

DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin

Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.