Визуализация данных в Python

Области, тренды, картограммы. Matplotlib, seaborn, plotly и geopandas 

Визуализация данных в Python
Цена
1494
Кэшбэк до 7.5%
12 уроков12 уроков
Бесплатное ознакомлениеБесплатное ознакомление
СертификатСертификат
РусскийРусский
Udemy
Купить с кэшбэком

Описание:

В этом курсе вы изучите анатомию matplotlib и типы визуализации различных данных: линии, области, столбцы, круговые диаграммы.

Научитесь визуализировать зависимости между данными и линейную регрессию с помощью seaborn: построите ящичковые и парные диаграммы, диаграммы распределения.

Изучите визуализацию временных (хронологических) данных: ряды, скользящие средние, отклонения и "японские свечи".

В завершении разберете работу с гео-данными и построение фоновых картограмм по нескольким наборам данных, используя geopandas.

Полностью текстовый конспект к урокам, исходный код, тесты для проверки, дополнительные материалы и обратная связь от методистов доступна на платформе Learme. Напишите нам, чтобы получить доступ к полным материалам курса.

Чему вы научитесь

  • Использовать matplotlib для построения простых графиков
  • Визуализировать различные наборы данных на одной области
  • Сравнивать распределения и использовать "ящик с усами"
  • Искать корреляции и отображать их графически
  • Работать с хронологическими данными и "японскими свечами"
  • Строить картограммы из гео-данных и нескольких источников

Программа курса:

Основы Matplotlib

  • Анатомия Matplotlib
  • Базовые типы визуализации 
  • Продвинутая визуализация 
  • Тип визуализации данных 

Визуализация зависимостей

  • Ящичковые диаграммы 
  • Графики регрессии 
  • Корреляционные диаграммы 
  • Результаты марафона 

Временные ряды

  • Серии данных 
  • Скользящие средние и отклонения 
  • Свечные графики 
  • Скользящие средние на биржевых графиках 

Гео-данные и картограммы

  • Использование карт 
  • Картограмма с подписями 
  • Фоновая картограмма 
  • Объекты культурного наследия России