Đề cương khóa học

Giới thiệu về Google Colab để Trực quan hóa

  • Tổng quan về Google Colab
  • Thiết lập Google Colab
  • Điều hướng giao diện Google Colab

Bắt đầu với Data Visualization

  • Tầm quan trọng của trực quan hóa dữ liệu
  • Giới thiệu về các thư viện trực quan hóa Python

Vẽ đồ thị cơ bản với Matplotlib

  • Tạo các đồ thị đơn giản
    • Đồ thị đường
    • Biểu đồ cột
    • Biểu đồ tròn
  • Tùy chỉnh đồ thị
    • Tiêu đề, nhãn và chú giải
    • Màu sắc, kiểu dáng và chủ đề

Vẽ đồ thị nâng cao với Matplotlib

  • Đồ thị con và nhiều đồ thị
  • Làm việc với chú thích
  • Lưu và xuất đồ thị

Giới thiệu về Seaborn

  • Tổng quan về Seaborn
  • Tạo các đồ thị thống kê
    • Đồ thị phân phối
    • Đồ thị hồi quy
    • Đồ thị phân loại

Tùy chỉnh đồ thị Seaborn

  • Thẩm mỹ và chủ đề
  • Tùy chỉnh nâng cao
  • Kết hợp Seaborn với Matplotlib

Xử lý và Trực quan hóa Bộ dữ liệu thực tế

  • Nhập bộ dữ liệu
  • Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
  • Trực quan hóa dữ liệu phức tạp

Dự án Trực quan hóa hợp tác

  • Chia sẻ và cộng tác trên notebook
  • Các tính năng cộng tác theo thời gian thực
  • Các phương pháp hay nhất cho các dự án hợp tác

Mẹo và Các phương pháp hay nhất

  • Các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu hiệu quả
  • Tránh các lỗi thường gặp khi trực quan hóa
  • Nâng cao tính hấp dẫn và rõ ràng về mặt hình ảnh

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Kiến thức cơ bản về lập trình Python
  • Làm quen với các khái niệm dữ liệu cơ bản

Đối tượng

  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Chuyên gia dữ liệu
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (4)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories