After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Kendi Seaborn Grafiklerinizi Oluşturun
Seaborn, bilgilendirici grafikler oluşturmayı kolaylaştıran güçlü bir Python kütüphanesidir. ve çekici veri görselleştirmeleri. Bu 4 saatlik kurs, Seaborn'u kullanarak çeşitli grafikler oluşturmanın tanıtımı, dağılım grafikleri, sayım grafikleri, çubuk grafikler ve kutu grafikleri dahil olmak üzere ve nasıl görselleştirmelerinizi özelleştirebilirsiniz.Gerçek Veri Kümelerini Özel Seaborn Görselleştirmelerine Dönüştürün
Bu kütüphaneyi keşfedecek ve çeşitli verilere dayalı Seaborn grafiklerinizi oluşturacaksınız. gerçek dünya veri setlerinin, bir şehirdeki hava kirliliğinin nasıl olduğunu araştırmak da dahil olmak üzere gün boyunca değişiklikler ve gençlerin boş zamanlarında ne yapmaktan hoşlandıklarına bakmak boş zaman. Bu veriler, Seaborn hakkında bilgi edinme fırsatı sunacaktır. avantajlarını ilk elden deneyimleyin, örneğin bir tek rakam ve güven aralıklarını otomatik olarak hesaplama yöntemi.Veri İletişim Becerilerinizi Geliştirin
Bu kursun sonunda, Seaborn'u çeşitli durumlarda kullanabileceksiniz. verilerinizi keşfetmek ve verilerinizin sonuçlarını etkili bir şekilde iletmek için başkalarına analiz. Bu beceriler veri analistleri için çok aranır. veri bilimcileri ve veri oluşturmayı içerebilecek diğer tüm meslekler Görselleştirmeler Öğrenmeye devam etmek isterseniz, bu kursun bir parçasıdır. birkaç izleme seçeneği, veri görselleştirme izleme seçeneği de dahil olmak üzere, burada ekleyebilirsiniz becerilerinize daha fazla kütüphane ve teknik ekleyin.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
Seaborn’a Giriş
Seaborn nedir ve ne zaman kullanmalısın? Bu bölümde öğreneceksin! Ayrıca, hem veri listeleriyle hem de pandas DataFrame’leriyle dağılım grafikleri (scatter plot) ve sayım grafikleri (count plot) oluşturmayı öğreneceksin. Seaborn kullanmanın büyük avantajlarından birine de giriş yapacaksın: farklı alt grupları renkle temsil ederek grafiklerine kolayca üçüncü bir değişken ekleme.
- Seaborn’a Giriş50 XP
- Listelerle saçılım grafiği oluşturma100 XP
- Bir listeyle count plot oluşturma100 XP
- Seaborn ile pandas kullanma50 XP
- "Düzenli" ve "düzensiz" veri100 XP
- Bir DataFrame ile count plot oluşturma100 XP
- hue ile üçüncü bir değişken ekleme50 XP
- Hue ve saçılım grafikleri100 XP
- Hue ve count plot'lar100 XP
2
İki Nicel Değişkeni Görselleştirme
Bu bölümde, iki nicel değişken arasındaki ilişkiyi görselleştiren grafikler oluşturacak ve özelleştireceksin. Bunu yapmak için, bir şehirdeki hava kirliliği seviyesinin gün boyunca nasıl değiştiğini ve otomobillerde beygir gücünün yakıt verimliliğiyle nasıl ilişkili olduğunu keşfetmek üzere dağılım grafikleri ve çizgi grafikleri kullanacaksın. Ayrıca Seaborn’un bir başka büyük avantajını göreceksin: tek bir figürde kolayca alt grafikler oluşturabilmek!
3
Bir Kategorik ve Bir Nicel Değişkeni Görselleştirme
Kategorik değişkenler neredeyse her veri kümesinde bulunur; özellikle anket verilerinde çok yaygındır. Bu bölümde, kutu grafikleri (box plot), çubuk grafikleri (bar plot), sayım grafikleri (count plot) ve nokta grafikleri (point plot) gibi kategorik grafikleri oluşturmayı ve özelleştirmeyi öğreneceksin. Bu sırada gençlerin ilgi alanları, öğrencilerin çalışma alışkanlıkları ve yetişkin erkeklerin erkeklik algılarıyla ilgili anket verilerini de keşfedeceksin.
4
Seaborn Grafikleri Özelleştirme
Bu son bölümde, her veri görselleştirmenin en önemli parçalarından olan bilgilendirici grafik başlıkları ve eksen etiketlerini nasıl ekleyeceğini öğreneceksin! Ayrıca, hedef kitleni temel çıkarımlara daha hızlı yönlendirmek için görselleştirmelerinin stilini nasıl özelleştireceğini göreceksin. Ardından, kurstaki son egzersizlerde öğrendiklerinin hepsini bir araya getireceksin!
Seaborn ile Veri Görselleştirmeye Giriş
Kurs
Tamamlandı
