Đề cương khóa học

Giới thiệu

  • Tổng quan về các khái niệm cốt lõi của trực quan hóa dữ liệu
  • Các kỹ thuật và công cụ trực quan hóa

Bắt đầu

  • Cài đặt các thư viện Python (Matplotlib, Seaborn, Bokeh và Folium)
  • Các trường hợp sử dụng và ví dụ thực tế

Tạo Biểu đồ Đường và Đồ thị với Matplotlib

  • Tạo biểu đồ đường cơ bản
  • Thêm kiểu dáng, trục và nhãn
  • Kết hợp nhiều biểu đồ
  • Tạo biểu đồ cột, biểu đồ tròn và biểu đồ tần suất

Xây dựng Trực quan hóa Phức tạp với Seaborn

  • Trực quan hóa Pandas DataFrame
  • Vẽ biểu đồ cột và tổng hợp
  • Triển khai KDE, Box và Violin plots
  • Phân tích phân phối thống kê

Làm cho Trực quan hóa Tương tác với Bokeh

  • Vẽ biểu đồ bằng các glyph cơ bản
  • Tạo bố cục cho nhiều hình ảnh trực quan
  • Kiểu dáng và thuộc tính hình ảnh
  • Thêm tính tương tác (chú giải tương tác, hành động di chuột và widget)
  • Triển khai lựa chọn liên kết

Trực quan hóa Dữ liệu Địa lý với Folium

  • Vẽ bản đồ tương tác
  • Sử dụng lớp và ô
  • Thêm điểm đánh dấu và đường dẫn

Khắc phục sự cố

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết về các khái niệm khoa học dữ liệu
  • Python kinh nghiệm lập trình

Đối tượng

  • Nhà phân tích dữ liệu
  • Nhà khoa học dữ liệu
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Testimonials (4)

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories