Plan du cours

Avancée Tracé avec Matplotlib

Tracé de base avec Matplotlib

Projets Visuels Collaboratifs

Personnalisation des Graphiques Seaborn

Démarrage avec Data Visualization


Gestion et Visualisation de Jeux de Données du Monde Réel


Introduction à Google Colab pour la Visualisation


Introduction à Seaborn


Récapitulatif et Prochains Pas


Conseils et Bonnes Pratiques

  • Esthétique et thèmes
  • Personnalisation avancée
  • Combinaison de Seaborn avec Matplotlib
  • Création de graphiques simples
    • Graphiques en ligne
    • Diagrammes en barres
    • Diagrammes en camembert
  • Personnalisation des graphiques
    • Titres, étiquettes et légendes
    • Couleurs, styles et thèmes
  • Techniques efficaces de visualisation des données
  • Éviter les pièges courants en visualisation
  • Améliorer l'apparence et la clarté visuelle
  • Importance de la visualisation des données
  • Introduction aux bibliothèques Python de visualisation
  • Importation des jeux de données
  • Nettoyage et préparation des données
  • Visualisation des données complexes
  • Vue d'ensemble de Google Colab
  • Configuration de Google Colab
  • Navigation dans l'interface Google Colab
  • Vue d'ensemble de Seaborn
  • Création de graphiques statistiques
    • Graphiques de distribution
    • Graphiques de régression
    • Graphiques catégoriels
  • Partage et collaboration sur les carnets de notes
  • Fonctionnalités de collaboration en temps réel
  • Bonnes pratiques pour les projets collaboratifs
  • Sous-graphiques et multiples graphiques
  • Travail avec des annotations
  • Sauvegarde et exportation de graphiques

Pré requis

Public

  • Connaissance de base du langage Python
  • Familiarité avec les concepts de données de base
  • Scientifiques des données
  • Professionnels des données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix ​​par Participant

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