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

Yêu cầu

  • 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 Giờ học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (4)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan