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Plan du cours
Introduction
- Aperçu des concepts fondamentaux de la visualisation de données
- Techniques et outils de visualisation
Mise en route
- Installation des bibliothèques Python (Matplotlib, Seaborn, Bokeh et Folium)
- Cas d'utilisation et exemples pratiques
Création de tracés et de graphiques avec Matplotlib
- Création de graphiques linéaires de base
- Ajouter des styles, des axes et des étiquettes
- Combiner plusieurs tracés
- Création de diagrammes à barres, de diagrammes circulaires et d'histogrammes
Construire des visualisations complexes avec Seaborn
- Visualisation de Pandas DataFrame
- Tracer des barres et des agrégats
- Implémentation des tracés KDE, Box et Violin
- Analyser les distributions statistiques
Rendre les visualisations interactives avec Bokeh
- Tracer avec des glyphes de base
- Créer des mises en page pour plusieurs visualisations
- Style et attributs visuels
- Ajout d'interactivité (légendes interactives, actions de survol et widgets)
- Mise en œuvre de sélections liées
Visualisation de données géospatiales avec Folium
- Tracer des cartes interactives
- Utilisation de couches et de tuiles
- Ajout de marqueurs et de chemins
Résolution des problèmes
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des concepts de la science des données
- Python expérience en programmation
Audience
- Analystes de données
- Scientifiques des données
14 Heures
Nos clients témoignent (2)
L'échange, l'écoute et les explications
Romain LECREUX - Inetum
Formation - Advanced Grafana
Connaissances du monde réel d'un professionnel du secteur
Matthew Cerbas - Shield Consulting Solutions, Inc.
Formation - Grafana
Traduction automatique