Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай Python Data Visualization, а также все другие курсы, прямо сейчас!
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