Plan du cours

Introduction

  • Aperçu des concepts fondamentaux de la visualisation de données
  • Techniques et outils de visualisation

Mise en route

  • Installation des bibliothèques Python (Matplotlib, Seaborn, Bokeh et Folium)
  • Cas d'utilisation et exemples pratiques

Création de tracés et de graphiques avec Matplotlib

  • Création de graphiques linéaires de base
  • Ajouter des styles, des axes et des étiquettes
  • Combiner plusieurs tracés
  • Création de diagrammes à barres, de diagrammes circulaires et d'histogrammes

Construire des visualisations complexes avec Seaborn

  • Visualisation de Pandas DataFrame
  • Tracer des barres et des agrégats
  • Implémentation des tracés KDE, Box et Violin
  • Analyser les distributions statistiques

Rendre les visualisations interactives avec Bokeh

  • Tracer avec des glyphes de base
  • Créer des mises en page pour plusieurs visualisations
  • Style et attributs visuels
  • Ajout d'interactivité (légendes interactives, actions de survol et widgets)
  • Mise en œuvre de sélections liées

Visualisation de données géospatiales avec Folium

  • Tracer des cartes interactives
  • Utilisation de couches et de tuiles
  • Ajout de marqueurs et de chemins

Résolution des problèmes

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de la science des données
  • Python expérience en programmation

Audience

  • Analystes de données
  • Scientifiques des données
 14 Heures

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