Главная страница Категория python Python: Визуализация данных

Python: Визуализация данных

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

Python Data Visualization

Talkpython

Начать Сейчас

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

Вы когда-нибудь были сбиты с толку всеми различными библиотеками для построения графиков Python? Вы пытались сделать «простой» сюжет, но застряли и не могли двигаться дальше? Вы хотите создавать сложные интерактивные визуализации данных в Python? Если вы ответили утвердительно хотя бы на один из этих вопросов, то этот курс для вас.

Ландшафт визуализации данных Python имеет множество различных библиотек. Все они мощные и полезные, но может быть сложно определить, что лучше всего подходит для вас. Этот курс уникален, потому что вы узнаете о многих самых популярных библиотеках визуализации Python. Вы начнете с изучения того, как использовать каждую библиотеку для создания простых визуализаций. Вы также изучите более сложное использование и определите сценарии, в которых сияет каждая библиотека.

К концу этого курса у вас будут базовые практические знания о том, как визуализировать данные в Python с использованием нескольких библиотек. Вы также узнаете, какая библиотека лучше всего подходит для вас и вашего стиля. Попутно вы изучите общие концепции визуализации, чтобы сделать ваши графики более эффективными. В дополнение к обзорному материалу мы рассмотрим некоторые из более сложных технологий интерактивной панели визуализации.

Обзор ландшафта визуализации с Python
Изучите основные концепции визуализации
Используйте matplotlib для создания и настройки визуализаций.
Создавайте и настраивайте простые графики с pandas
Узнайте о Seaborn и используйте его для статистической визуализации
Создание визуализаций с помощью Altair
Создавайте интерактивные графики с помощью библиотеки Plotly.
Создавайте интерактивные информационные панели с помощью Streamlit.
Создавайте настраиваемые и гибкие информационные панели с помощью платформы Plotly Dash.

Посмотреть больше

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.

+51

Категории

Комментарии

xxin

30 сент. 2022 г., 22:33

Thank you admin.

Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.

Другие материалы в этой категории

skypro

9 нояб. 2022 г., 13:13

Python

Разработчик на Python

Более 400 часов теории и практики, обучение в реальной среде, 4 проекта в портфолио, цепляющее резюме, подготовка к собеседованиям.

106 ч 15 мин

Русский

Посмотреть

+46

slurm.io

2 дек. 2022 г., 20:46

Python

Python для инженеров

С помощью Python компании автоматизируют задачи, которые годами делались вручную. Что это значит для ваших сотрудников? Они перестают тратить время на рутину и концентрируются на действительно важных задачах, повышая эффективность работы. Что это значит для вашей компании? Компании перестают тратить деньги на «холостые ресурсы» и начинают эффективнее мониторить приложения, сокращая расходы на 40-50%.

13 ч 28 мин

Русский

Посмотреть

+19

Иван Викторович

12 янв. 2023 г., 20:40

Python Django

Python для начинающих

Курс для новичков в программировании, который даст хороший старт для реализации ваших планов в IT-сфере. Вы изучите основы Python, сделаете своего Телеграм-бота и напишите веб-приложение, используя фреймворк Django.

33 ч 21 мин

Русский

Посмотреть

slurm.io

12 янв. 2023 г., 22:16

Python

Python-разработчик

Эта программа переподготовки поможет вам с нуля получить необходимые для работы навыки и претендовать на вакансии младшего junior-разработчика на Python. Но на этом ваше обучение не закончится. Вам предстоит самостоятельно погрузиться в разные фреймворки и писать pet-проекты для портфолио. Так вы быстрее вырастете как специалист и найдете первую работу по новой специальности.

9 ч 56 мин

Русский

Посмотреть

Федор Борщёв

15 июн. 2023 г., 01:13

Python Другое (QA)

Тестирование в Python

Как научиться писать тесты на питоне самому и внедрить это на работе. Подойдёт лидам, CTO и обычным разработчикам.

13 ч 2 мин

Русский

Посмотреть

Python: Визуализация данных

Ограничение времени просмотра

Автор - Talkpython

Talkpython

Python

Другие материалы в этой категории

Разработчик на Python

Python для инженеров

Python для начинающих

Python-разработчик

Тестирование в Python