Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Google Colab do wizualizacji

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

Rozpoczęcie pracy z wizualizacją danych

  • Znaczenie wizualizacji danych
  • Wprowadzenie do bibliotek wizualizacyjnych Pythona

Podstawowe tworzenie wykresów z Matplotlib

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

Zaawansowane tworzenie wykresów z Matplotlib

  • Podwykresy i wiele wykresów
  • Praca z adnotacjami
  • Zapisywanie i eksportowanie wykresów

Wprowadzenie do Seaborn

  • Przegląd Seaborn
  • Tworzenie statystycznych wykresów
    • Wykresy dystrybucji
    • Wykresy regresji
    • Wykresy kategorialne

Dostosowywanie wykresów Seaborn

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

Przetwarzanie i wizualizacja rzeczywistych zbiorów danych

  • Importowanie zbiorów danych
  • Czyszczenie i przygotowywanie danych
  • Wizualizacja złożonych danych

Projekty wizualizacji współpracującej

  • Udostępnianie i współpraca nad notatnikami
  • Funkcje współpracy w czasie rzeczywistym
  • Najlepsze praktyki dla projektów współpracujących

Wskazówki i najlepsze praktyki

  • Skuteczne techniki wizualizacji danych
  • Unikanie typowych pułapek wizualizacji
  • Zwiększanie atrakcyjności i klarowności wizualnej

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość programowania w Pythonie
  • Znajomość podstawowych pojęć związanych z danymi

Odbiorcy

  • Naukowcy danych
  • Specjaliści ds. danych
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie