Главная страницаКатегория pythonPython: Визуализация данных

Python: Визуализация данных

Name: Python: Визуализация данных
Price: 13 USD
Rating: 5 (15 reviews)

Python Data Visualization

Talkpython

★5 (всего оценок - 15)

Продолжительность

4 ч 36 мин

Категория

Python

Количество уроков

144 Видео

Дата добавления

30 сент. 2022 г., 17:40

Язык

Английский

Дата выхода

16 сент. 2022 г., 00:00

Дата обновления

29 апр. 2026 г., 16:10

Этот курс по визуализации данных в Python поможет вам разобраться в самых востребованных библиотеках построения графиков и научит создавать наглядные, информативные и интерактивные визуализации. Материал подходит как новичкам, так и практикующим специалистам, которые хотят расширить инструментарий и понять, какие библиотеки лучше подходят под разные задачи.

Что вы узнаете на курсе

Курс формирует системное понимание экосистемы визуализации Python и позволяет освоить создание графиков разной сложности — от базовых до интерактивных панелей.

Обзор библиотек визуализации

Вы познакомитесь с ключевыми библиотеками, которые используются для анализа данных, отчётности и построения дашбордов.

matplotlib — основа визуализации в Python
pandas plot — быстрые графики на базе табличных данных
Seaborn — статистические визуализации высокого уровня
Altair — декларативный стиль и гибкость
Plotly — интерактивные графики для веба
Streamlit и Plotly Dash — создание полноценных интерактивных панелей

Ключевые концепции визуализации

Курс объясняет базовые принципы, которые позволяют создавать качественные графики, легко воспринимаемые пользователями.

Выбор типа графика под задачу
Работа с цветами, стилями и подписями
Сравнение способов отображения данных
Оптимизация визуализаций для отчётности и презентаций

Практические навыки, которые вы получите

Обучение построено вокруг практики — вы создадите множество визуализаций, научитесь обрабатывать данные и подготовите собственные дашборды.

Создание статичных визуализаций

Вы начнёте с простых графиков и постепенно перейдёте к более настраиваемым визуализациям.

Линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния
Настройка осей, цвета, легенды и сетки
Совмещение нескольких графиков

Работа с интерактивными графиками

Научитесь оживлять визуализации, добавлять элементы взаимодействия и публиковать результаты в веб-приложениях.

Интерактивные Plotly-графики
Виджеты и фильтры
Создание веб-дашбордов в Streamlit и Dash

Для кого подходит этот курс

Курс создан для тех, кто хочет уверенно работать с визуализацией данных, независимо от уровня подготовки.

Аналитиков данных
Разработчиков и инженеров
Специалистов по машинному обучению
Студентов технических направлений
Всех, кто хочет создавать качественные визуализации

Итог: что вы получите

После прохождения курса вы сможете свободно ориентироваться в инструментах визуализации Python, создавать понятные и профессиональные графики, а также разрабатывать собственные интерактивные панели и мини-приложения.

Понимание сильных сторон каждой библиотеки
Навыки создания комплексных визуализаций
Практические проекты по интерактивной аналитике
Готовый набор инструментов для работы с данными

Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум

Урок 1. 00:00:26
Motivation
Урок 2. 00:00:54
Statistics aren't enough
Урок 3. 00:01:01
Why visualize data?
Урок 4. 00:00:48
Why Python?
Урок 5. 00:00:37
Python visualization ecosystem
Урок 6. 00:00:54
Course objectives
Урок 7. 00:01:22
Topic outline
Урок 8. 00:01:07
Python check
Урок 9. 00:00:23
Source code
Урок 10. 00:00:54
Meet your instructor
Урок 11. 00:00:48
Intro to Visualization concepts
Урок 12. 00:01:22
Aesthetics
Урок 13. 00:00:52
Data types
Урок 14. 00:01:14
Visualization variables
Урок 15. 00:01:34
Colors
Урок 16. 00:01:03
Small multiple plots
Урок 17. 00:01:15
Analysis types
Урок 18. 00:01:09
Working with data
Урок 19. 00:00:30
Matplotlib introduction
Урок 20. 00:01:00
Matplotlib history
Урок 21. 00:00:47
Matplotlib landscape
Урок 22. 00:02:38
System setup
Урок 23. 00:01:50
Data set
Урок 24. 00:01:08
Figure overview
Урок 25. 00:01:42
Interface types
Урок 26. 00:01:13
Launching notebooks
Урок 27. 00:02:04
Reading data
Урок 28. 00:02:13
Pyplot example
Урок 29. 00:04:47
Object Oriented API
Урок 30. 00:03:35
Histograms
Урок 31. 00:05:36
Figures and Axes
Урок 32. 00:01:52
Saving images
Урок 33. 00:01:15
Quick reference
Урок 34. 00:04:20
Line plots
Урок 35. 00:01:50
Bar charts
Урок 36. 00:05:26
Scatter plots
Урок 37. 00:02:52
Styles
Урок 38. 00:03:16
Regression
Урок 39. 00:03:35
Customizing multiple plots
Урок 40. 00:01:41
References
Урок 41. 00:01:41
Summary
Урок 42. 00:00:22
Pandas introduction
Урок 43. 00:00:53
Pandas overview
Урок 44. 00:01:34
API overview
Урок 45. 00:05:42
Basic API examples
Урок 46. 00:01:03
API summary
Урок 47. 00:01:00
Specialized hist and boxplot API
Урок 48. 00:05:02
Advanced specialized plots
Урок 49. 00:01:04
Advanced plot summary
Урок 50. 00:01:15
Pandas conclusion
Урок 51. 00:00:30
Introduction to Seaborn
Урок 52. 00:01:42
Seaborn overview
Урок 53. 00:00:59
Getting started
Урок 54. 00:01:58
Figure and axes level plots
Урок 55. 00:01:54
Data set changes
Урок 56. 00:04:17
Displot
Урок 57. 00:03:33
Catplot
Урок 58. 00:01:47
Relplot
Урок 59. 00:01:24
Seaborn API summary
Урок 60. 00:04:41
Displot relplot and facetting
Урок 61. 00:03:56
Catplot API summary
Урок 62. 00:01:09
Specialized plots
Урок 63. 00:04:33
Heatmap
Урок 64. 00:04:32
Pair and jointplot
Урок 65. 00:01:26
Customizing Seaborn summary
Урок 66. 00:01:16
Seaborn summary
Урок 67. 00:00:43
Introduction to Altair
Урок 68. 00:01:02
Overview
Урок 69. 00:01:17
Vega lite
Урок 70. 00:00:58
Installing
Урок 71. 00:01:27
Shorthand API
Урок 72. 00:03:48
Basic shorthand API
Урок 73. 00:02:57
Additional examples of the basic API
Урок 74. 00:03:39
Longhand API
Урок 75. 00:01:38
Longhand overview
Урок 76. 00:01:27
Data type
Урок 77. 00:01:25
Types viz alterations
Урок 78. 00:02:34
Concat charts
Урок 79. 00:01:23
Faceting
Урок 80. 00:02:14
Layers
Урок 81. 00:00:59
Multiple chart summary
Урок 82. 00:02:53
Amazon data set
Урок 83. 00:05:20
Amazon authors
Урок 84. 00:01:10
Reference example
Урок 85. 00:01:19
Conclusion
Урок 86. 00:00:35
Introduction to Plotly
Урок 87. 00:01:07
Overview
Урок 88. 00:01:09
API intro
Урок 89. 00:00:54
Installing
Урок 90. 00:03:04
Basic plotting
Урок 91. 00:02:43
Customizing
Урок 92. 00:03:43
Additional plot types
Урок 93. 00:01:34
API overview
Урок 94. 00:03:18
Scatter plots
Урок 95. 00:02:39
Line bar area
Урок 96. 00:04:54
Regression treemap heatmap
Урок 97. 00:03:23
Facetting
Урок 98. 00:02:43
Annotations
Урок 99. 00:00:51
Annotation summary
Урок 100. 00:01:11
Conclusion
Урок 101. 00:00:32
Introduction
Урок 102. 00:00:58
Background
Урок 103. 00:00:57
Installation
Урок 104. 00:00:59
Basic app concepts
Урок 105. 00:02:33
Simple app example
Урок 106. 00:02:07
Streamlit running overview
Урок 107. 00:01:33
API summary
Урок 108. 00:02:44
Widget Intro
Урок 109. 00:01:14
Widget interactivity
Урок 110. 00:02:34
User input
Урок 111. 00:03:01
Show charts
Урок 112. 00:02:44
Sidebar intro
Урок 113. 00:02:30
Sidebar details
Урок 114. 00:01:10
Conclusion
Урок 115. 00:00:35
Intro
Урок 116. 00:00:47
Overview
Урок 117. 00:00:55
Why Dash?
Урок 118. 00:00:35
Getting started
Урок 119. 00:01:03
Program structure
Урок 120. 00:02:49
First app
Урок 121. 00:02:20
Running app
Урок 122. 00:01:40
Component overview
Урок 123. 00:03:43
HTML
Урок 124. 00:03:41
Interactive app
Урок 125. 00:01:48
Interactive app demo
Урок 126. 00:00:42
Callback reference
Урок 127. 00:00:41
Final app overview
Урок 128. 00:03:33
Full app part 1
Урок 129. 00:04:28
Full app data filtering
Урок 130. 00:02:13
Full app demo
Урок 131. 00:00:58
Advanced topics
Урок 132. 00:01:23
Conclusion
Урок 133. 00:01:15
Course review
Урок 134. 00:01:14
Objectives
Урок 135. 00:01:04
Data vis concepts
Урок 136. 00:01:24
Matplotlib
Урок 137. 00:01:00
Pandas
Урок 138. 00:01:12
Seaborn
Урок 139. 00:01:08
Altair
Урок 140. 00:00:48
Plotly
Урок 141. 00:00:50
Streamlit
Урок 142. 00:00:58
Dash
Урок 143. 00:01:07
My workflow
Урок 144. 00:00:35
Thank you

https://github.com/talkpython/python-data-visualization

Автор - Talkpython

Talkpython

Talk Python Training - это ведущая онлайн-тренинговая компания, основанная в 2016 году с явной целью обеспечения высококачественного, глубоко технического обучения Python.

+53