Plan Szkolenia

Zaawansowane wykresy z Matplotlib

Podstawowe wykresy z Matplotlib

Projektowanie wspólnych wizualizacji

Dostosowywanie wykresów w Seaborn

Rozpoczynanie pracy z Data Visualization

Obsługa i wizualizacja rzeczywistych zbiorów danych

Wprowadzenie do Google Colab do wizualizacji

Wprowadzenie do Seaborn

Podsumowanie i następne kroki

Porady i najlepsze praktyki

  • Estetyka i motywy
  • Zaawansowane dostosowania
  • Łączenie Seaborn z Matplotlib
  • Tworzenie prostych wykresów
    • Wykresy liniowe
    • Wykresy słupkowe
    • Wykresy kołowe
  • Dostosowywanie wykresów
    • Tytuły, etykiety i legendy
    • Kolory, style i motywy
  • Skuteczne techniki wizualizacji danych
  • Unikanie typowych pułapek wizualizacji
  • Poprawa estetyki i jasności
  • Znaczenie wizualizacji danych
  • Wprowadzenie do bibliotek wizualizacyjnych Python
  • Importowanie zbiorów danych
  • Czyszczenie i przygotowywanie danych
  • Wizualizacja skomplikowanych danych
  • Przegląd Google Colab
  • Konfiguracja Google Colab
  • Nawigacja w interfejsie Google Colab
  • Przegląd Seaborn
  • Tworzenie statystycznych wykresów
    • Wykresy rozkładu
    • Wykresy regresji
    • Wykresy kategorii
  • Udostępnianie i współpraca nad notebookami
  • Funkcje współpracy w czasie rzeczywistym
  • Najlepsze praktyki w projektach wspólnych
  • Podwykresy i wielokrotne wykresy
  • Praca z adnotacjami
  • Zapisywanie i eksportowanie wykresów

Wymagania

Grupa docelowa

  • Podstawowa znajomość programowania Python
  • Znajomość podstawowych koncepcji danych
  • Naukowcy danych
  • Specjaliści od danych
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Opinie uczestników (4)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie