Визуализация данных в Python
Области, тренды, картограммы. Matplotlib, seaborn, plotly и geopandas


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