After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Mô tả khóa học
Tạo biểu đồ Seaborn của riêng bạn
Seaborn là một thư viện Python mạnh mẽ giúp việc tạo ra các biểu đồ thông tin trở nên dễ dàng. và các biểu đồ dữ liệu hấp dẫn. Khóa học 4 giờ này cung cấp một Giới thiệu về cách sử dụng Seaborn để tạo ra nhiều loại biểu đồ khác nhau. bao gồm biểu đồ phân tán, biểu đồ đếm, biểu đồ thanh và biểu đồ hộp, và cách bạn Quý vị có thể tùy chỉnh các biểu đồ của mình.Chuyển đổi bộ dữ liệu thực tế thành các biểu đồ Seaborn tùy chỉnh
Quý vị sẽ khám phá thư viện này và tạo các biểu đồ Seaborn dựa trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. của các tập dữ liệu thực tế, bao gồm việc nghiên cứu tác động của ô nhiễm không khí trong một thành phố. Thay đổi trong ngày và quan sát những hoạt động mà giới trẻ thường tham gia trong thời gian rảnh rỗi của họ. thời gian rảnh rỗi. Dữ liệu này sẽ cung cấp cho quý vị cơ hội để tìm hiểu về Seaborn’s. Những lợi ích trực tiếp, bao gồm cách bạn có thể dễ dàng tạo các cốt truyện phụ trong một Số liệu đơn lẻ và cách tính toán khoảng tin cậy một cách tự động.Nâng cao kỹ năng truyền đạt thông tin của bạn
Sau khi hoàn thành khóa học này, quý vị sẽ có khả năng sử dụng Seaborn trong nhiều tình huống khác nhau. Để phân tích dữ liệu của quý vị và trình bày kết quả phân tích một cách hiệu quả. phân tích cho người khác. Những kỹ năng này được đánh giá cao đối với các nhà phân tích dữ liệu. chuyên gia phân tích dữ liệu và bất kỳ công việc nào khác có thể liên quan đến việc tạo dữ liệu biểu diễn trực quan. Nếu quý vị muốn tiếp tục quá trình học tập, khóa học này là một phần của chương trình. của một số chuyên ngành, bao gồm chuyên ngành Trực quan hóa Dữ liệu, nơi quý vị có thể tham gia. Thêm các thư viện và kỹ thuật vào bộ kỹ năng của quý vị.Yêu cầu tiên quyết
Chương trình học
Đề cương khóa học
1
Giới thiệu về Seaborn
Seaborn là gì và khi nào bạn nên dùng? Trong chương này, bạn sẽ biết câu trả lời! Bạn cũng sẽ học cách tạo scatter plot và count plot với cả danh sách dữ liệu và pandas DataFrame. Bạn sẽ được giới thiệu một trong những ưu điểm lớn của Seaborn — khả năng dễ dàng thêm biến thứ ba vào biểu đồ bằng cách dùng màu để biểu diễn các nhóm con khác nhau.
2
Trực quan hóa hai biến định lượng
Trong chương này, bạn sẽ tạo và tùy chỉnh các biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa hai biến định lượng. Để làm điều đó, bạn sẽ dùng scatter plot và line plot để khám phá mức độ ô nhiễm không khí trong một thành phố thay đổi trong ngày như thế nào và công suất động cơ liên quan ra sao đến hiệu suất nhiên liệu của xe hơi. Bạn cũng sẽ thấy thêm một ưu điểm lớn của Seaborn — khả năng dễ dàng tạo nhiều subplot trong một hình duy nhất!
3
Trực quan hóa biến phân loại và biến định lượng
Các biến phân loại xuất hiện trong hầu hết mọi bộ dữ liệu, đặc biệt phổ biến trong dữ liệu khảo sát. Trong chương này, bạn sẽ học cách tạo và tùy chỉnh các biểu đồ phân loại như box plot, bar plot, count plot và point plot. Trong quá trình đó, bạn sẽ khám phá dữ liệu khảo sát từ giới trẻ về sở thích, từ sinh viên về thói quen học tập, và từ đàn ông trưởng thành về cảm nhận của họ đối với nam tính.
4
Tùy chỉnh biểu đồ Seaborn
Trong chương cuối, bạn sẽ học cách thêm tiêu đề biểu đồ và nhãn trục giàu thông tin — một trong những phần quan trọng nhất của bất kỳ trực quan hóa dữ liệu nào! Bạn cũng sẽ học cách tùy chỉnh phong cách biểu đồ để giúp khán giả nhanh chóng nắm được ý chính. Sau đó, bạn sẽ ghép nối mọi thứ đã học để hoàn thành các bài tập cuối khóa!
Giới thiệu trực quan dữ liệu với Seaborn
Hoàn
thành khóa học

