Kurzusleírás

Az Google Colab for Visualization bemutatása

  • Az Google Colab áttekintése
  • Az Google Colab beállítása
  • Navigálás az Google Colab felületén

Kezdő lépések a Data Visualization-val

  • Az adatvizualizáció jelentősége
  • Bevezetés a Python vizualizációs könyvtárakba

Alapvető ábrázolás a Matplotlib segítségével

  • Egyszerű cselekmények készítése
    • Vonalrajzok
    • Oszlopdiagramok
    • Kördiagramok
  • Telek testreszabása
    • Címek, címkék és jelmagyarázatok
    • Színek, stílusok és témák

Speciális ábrázolás a Matplotlib segítségével

  • Alrészletek és többszörös parcellák
  • Munka megjegyzésekkel
  • Telkek mentése és exportálása

A Seaborn bemutatása

  • Seaborn áttekintése
  • Statisztikai diagramok készítése
    • Elosztási telkek
    • Regressziós diagramok
    • Kategorikus cselekmények

Seaborn Plots testreszabása

  • Esztétika és témák
  • Speciális testreszabások
  • A Seaborn és a Matplotlib kombinálása

Valós adatkészletek kezelése és megjelenítése

  • Adatkészletek importálása
  • Az adatok tisztítása és előkészítése
  • Összetett adatok megjelenítése

Együttműködő vizualizációs projektek

  • Megosztás és együttműködés jegyzetfüzeteken
  • Valós idejű együttműködési funkciók
  • Az együttműködési projektek legjobb gyakorlatai

Tippek és bevált gyakorlatok

  • Hatékony adatvizualizációs technikák
  • A gyakori vizualizációs buktatók elkerülése
  • A vizuális vonzerő és a tisztaság fokozása

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Python programozási alapismeretek
  • Az alapvető adatfogalmak ismerete

Közönség

  • Adattudósok
  • Adatokkal foglalkozó szakemberek
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Vélemények (4)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák