Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Google Colab do Wizualizacji

  • Przegląd Google Colab
  • Konfiguracja Google Colab
  • Nawigacja po interfejsie Google Colab

Rozpoczynanie pracy z Data Visualization

  • Znaczenie wizualizacji danych
  • Wprowadzenie do bibliotek wizualizacyjnych Python

Podstawowe wykresy z użyciem Matplotlib

  • Tworzenie prostych wykresów
    • Wykresy liniowe
    • Wykresy słupkowe
    • Wykresy kołowe
  • Dostosowywanie wykresów
    • Tytuły, etykiety i legendy
    • Kolory, style i motywy

Zaawansowane wykresy z użyciem Matplotlib

  • Podwykresy i wielokrotne wykresy
  • Praca z adnotacjami
  • Zapisywanie i eksportowanie wykresów

Wprowadzenie do Seaborn

  • Przegląd Seaborn
  • Tworzenie wykresów statystycznych
    • Wykresy rozkładu
    • Wykresy regresji
    • Wykresy kategoryczne

Dostosowywanie wykresów Seaborn

  • Estetyka i motywy
  • Zaawansowane dostosowywanie
  • Łączenie Seaborn z Matplotlib

Obsługa i wizualizacja zbiiorów danych z życia rzeczywistego

  • Importowanie zbiorów danych
  • Czyszczenie i przygotowywanie danych
  • Wizualizowanie skomplikowanych danych

Współpraca w projektach wizualizacyjnych

  • Dzielenie się i współpraca w zeszytach
  • Funkcje współpracy w czasie rzeczywistym
  • Najlepsze praktyki w projektach współpracy

Porady i najlepsze praktyki

  • Skuteczne techniki wizualizacji danych
  • Unikanie typowych pułapek wizualizacji
  • Poprawianie estetyki i czytelności

Podsumowanie i następne kroki

Wymagania

  • Podstawowa wiedza z programowania Python
  • Zapoznanie z podstawowymi koncepcjami danych

Grupa docelowa

  • Naukowcy danych
  • Specjaliści od danych
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (4)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie