Plan du cours

Introduction à Google Colab pour la visualisation

  • Aperçu de Google Colab
  • Configuration de Google Colab
  • Naviguer dans l'interface de Google Colab

Démarrer avec Data Visualization

  • Importance de la visualisation des données
  • Introduction aux Python bibliothèques de visualisation

Tracés de base avec Matplotlib

  • Création de tracés simples
    • Tracés linéaires
    • Diagrammes à barres
    • Graphiques circulaires
  • Personnalisation des tracés
    • Titres, étiquettes et légendes
    • Couleurs, styles et thèmes

Tracés avancés avec Matplotlib

  • Sous-graphes et tracés multiples
  • Travailler avec des annotations
  • Sauvegarde et exportation des tracés

Introduction à Seaborn

  • Vue d'ensemble de Seaborn
  • Création de graphiques statistiques
    • Graphiques de distribution
    • Graphiques de régression
    • Graphiques catégoriels

Personnalisation des graphiques Seaborn

  • Esthétique et thèmes
  • Personnalisations avancées
  • Combiner Seaborn avec Matplotlib

Manipulation et visualisation d'ensembles de données du monde réel

  • Importation d'ensembles de données
  • Nettoyage et préparation des données
  • Visualisation de données complexes

Projets de visualisation en collaboration

  • Partage et collaboration sur les carnets de notes
  • Fonctions de collaboration en temps réel
  • Meilleures pratiques pour les projets collaboratifs

Conseils et meilleures pratiques

  • Techniques efficaces de visualisation de données
  • Éviter les pièges courants de la visualisation
  • Améliorer l'attrait visuel et la clarté

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissance de base de la programmation Python.
  • Familiarité avec les concepts de base des données

Public

  • Scientifiques des données
  • Professionnels des données
 14 Heures

Nombre de participants


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