Python: Визуализация данных

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.