Kursplan

Avansert plotting med Matplotlib

Basisk plotting med Matplotlib

Sammenarbeidsprosjekter for visualisering

Tilpasning av Seaborn-plott

Komme i gang med Data Visualization

Håndtering og visualisering av virkelige datasett

Introduksjon til Google Colab for visualisering

Introduksjon til Seaborn

Oppsummering og neste steg

Tips og beste praksis

  • Estetikk og temaer
  • Avanserte tilpasninger
  • Kombinering av Seaborn med Matplotlib
  • Opprettelse av enkle plott
    • Linjediagrammer
    • Stapeldiagrammer
    • Sektordiagrammer
  • Tilpasning av plott
    • Titler, etiketter og legender
    • Farger, stiler og temaer
  • Effektive teknikker for datavisualisering
  • Unngå vanlige feil ved visualisering
  • Forbedring av visuell appell og klarhet
  • Betydningen av datavisualisering
  • Introduksjon til Python visualiseringsbibliotek
  • Importering av datasett
  • Rensing og forberedelse av data
  • Visualisering av komplekse data
  • Oversikt over Google Colab
  • Oppsett av Google Colab
  • Navigering i Google Colab-grensesnittet
  • Oversikt over Seaborn
  • Opprettelse av statistiske plott
    • Fordelingsplott
    • Regresjonsplott
    • Kategoriske plott
  • Deling og samarbeid på notatbøker
  • Ekteidsfunksjoner for samarbeid
  • Beste praksis for samarbeidsprosjekter
  • Delplott og flere plott
  • Arbeid med annotasjoner
  • Lagring og eksport av plott

Krav

Målgruppe

  • Grunnleggende kunnskap i Python-programmering
  • Kjennskap med grunnleggende datakonsepter
  • Datavitere
  • Datafagpersoner
 14 timer

Antall deltakere


Price per participant

Testimonials (4)

Upcoming Courses

Related Categories