Wizualizacja danych Pythona: praktyczne EDA z Seaborn i Plotly

Dane są tak cenne, jak historie, które można z nich wyodrębnić.Nauka czyszczenia, analizowania i wizualnego przedstawiania zestawów danych jest podstawową umiejętnością każdego odnoszącego sukcesy specjalisty ds. Danych. Ten pisemny kurs prowadzi przez całą podróż eksploracyjnej analizy danych (EDA) i wizualizacji danych za pomocą Pythona.Będziesz przechodzić od pisania podstawowych skryptów do analizowania złożonych zbiorów danych, identyfikowania ukrytych wzorców i budowania zarówno statycznych, jak i interaktywnych działek, które wyraźnie komunikują spostrzeżenia. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe zasady wizualizacji danych, uporządkowanych danych i podstawowych pojęć statystycznych. - Manipuluj i czyść ustrukturyzowane dane za pomocą nowoczesnych przepływów pracy Pandas i NumPy. - Twórz przejrzyste, statyczne wykresy i grafiki statystyczne za pomocą Matplotlib i Seaborn. - Twórz dynamiczne, interaktywne działki za pomocą Plotly i Cufflinks, aby głębiej eksplorować dane. - Wykonaj kompleksową analizę danych eksploracyjnych (EDA) na zestawach danych z rzeczywistego świata obejmujących mieszkania, dane demograficzne i sport. - Zastosuj najlepsze praktyki w zakresie projektowania, wyboru kolorów i dostępności, aby Twoje wykresy były łatwe do odczytania. Zaczniesz od podstawowych pojęć dotyczących danych i konfiguracji środowiska, zanim przejdziesz krok po kroku przez manipulację danymi i biblioteki kreślenia.Każdy moduł łączy jasne pisemne wyjaśnienia z praktycznymi fragmentami kodu i uporządkowaną analizą rzeczywistych zbiorów danych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą nauczyć się analizy danych od podstaw, a także programistów, którzy pragną dodać umiejętności wizualizacji do swojego zestawu narzędzi, bez wymaganych zaawansowanych warunków matematycznych. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc opowiadania historii danych za pomocą Pythona.