Plan du cours

Introduction à Google Colab pour la Visualisation

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

Premiers Pas avec Data Visualization

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

Tracé de Base avec Matplotlib

  • Création de graphiques simples
    • Graphiques en ligne
    • Diagrammes en barres
    • Camemberts
  • Personnalisation des graphiques
    • Titres, étiquettes et légendes
    • Couleurs, styles et thèmes

Tracé Avancé avec Matplotlib

  • Sous-graphiques et graphiques multiples
  • Travail avec des annotations
  • Enregistrement et exportation de graphiques

Introduction à Seaborn

  • Aperçu de Seaborn
  • Création de graphiques statistiques
    • Graphiques de distribution
    • Graphiques de régression
    • Diagrammes catégoriels

Personnalisation des Graphiques Seaborn

  • Esthétique et thèmes
  • Personnalisations avancées
  • Combinaison de Seaborn avec Matplotlib

Traitement et Visualisation de Jeux de Données du Monde Réel

  • Importation des jeux de données
  • Nettoyage et préparation des données
  • Visualisation de données complexes

Projets Collaboratifs de Visualisation

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

Astuces et Meilleures Pratiques

  • Techniques efficaces de visualisation des données
  • Éviter les pièges communs de la visualisation
  • Amélioration de l'aspect visuel et de la clarté

Résumé et Prochaines Étapes

Pré requis

  • Connaissance de base du programmation Python
  • Familiarité avec les concepts de données de base

Public cible

  • Scientifiques des données
  • Professionnels en données
 14 Heures

Nombre de participants


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