Визуализация данных с помощью Python

«Лучше один раз увидеть, чем сто раз услышать». Всем нам знакомо это выражение. Оно справедливо и в случае, когда нужно объяснить выводы, полученные при анализе огромных наборов данных. Визуализация данных играет важную роль в представлении как мелких, так и крупных данных.

Один из важнейших навыков аналитика данных — способность убедительно преподносить выводы, визуализируя данные и результаты в доступном и позитивном виде. Научитесь использовать программные инструменты для визуализации данных, и это поможет извлекать информацию, лучше понимать данные и принимать более разумные решения.

Основная задача этого курса «Визуализация данных с помощью Python» — научить выбирать данные, которые на первый взгляд кажутся малозначимыми, и представлять их в том виде, в котором они будут иметь смысл. Для презентации данных существует множество методик, но в этом курсе мы будем использовать несколько библиотек визуализации на Python, в частности, Matplotlib, Seaborn и Folium.

ОГРАНИЧЕННОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ: приобретите подписку всего за 39 долл. США в месяц и получите доступ к упорядоченным по уровням материалам и сертификат по окончании курса.

• Введение в инструменты визуализации данных
• При изучении этого модуля вы узнаете о визуализации данных и лучших методиках, которые нужно применять при создании графиков и визуальных элементов. Также вы познакомитесь с историей и архитектурой Matplotlib и изучите основы построения графиков с помощью Matplotlib. Кроме того, вы ознакомитесь с набором данных по иммиграции в Канаду, которым вы будете активно пользоваться на протяжении курса. И в заключение вы получите общее представление о том, как передавать csv-файлы в кадр данных Pandas, как в нем обрабатывать данные и оперировать ими, а также как генерировать линейные графики с помощью Matplotlib.
• Базовые и специализированные инструменты визуализации
• В этом модуле вы узнаете, что такое зонные графики, гистограммы, столбчатые и круговые диаграммы, диаграммы размаха, корреляционные и пузырьковые диаграммы, и как их построить с помощью Matplotlib.
• Расширенные визуализации и геопространственные данные
• При изучении этого модуля вы узнаете о таких инструментах расширенной визуализации, как вафельные диаграммы и облака слов, и научитесь их создавать. Также вы узнаете о еще одной библиотеке визуализации — Seaborn, и научитесь с ее помощью генерировать эффективные графики регрессии. Кроме того, вы познакомитесь с еще одной библиотекой визуализации — Folium, разработанной специально для визуализации геопространственных данных. И в заключение вы научитесь использовать Folium для создания карт различных регионов мира и накладывать маркеры поверх карты, а также создавать картограммы.