Визуализация данных в Python: области, тренды, картограммы

Matplotlib, seaborn, plotly и geopandas

2.83 (6 reviews)
Udemy
platform
Русский
language
Data Science
category
40
students
2 hours
content
Nov 2019
last update
$19.99
regular price

What you will learn

Использовать matplotlib для построения простых графиков

Визуализировать различные наборы данных на одной области

Сравнивать распределения и использовать "ящик с усами"

Искать корреляции и отображать их графически

Работать с хронологическими данными и "японскими свечами"

Строить картограммы из гео-данных и нескольких источников

Description

Центр digital-профессий ITtensive предлагает персонализированные программы с индивидуальными наставниками для освоения актуальных профессий будущего: аналитик данных на Python и программист больших данных.  Курс является частью большой подготовительной программы по анализу данных и машинному обучению. В программу входит работа с pandas и numpy, парсинг и скрепинг данных, визуализация данных и автоматизация отчетности по данным. Продолжением группы курсов является работа с задачами машинного обучения с учителей, без учителя и с подкреплением, а также разбор методов решения задач машинного зрения и анализа временных рядов.

В этом курсе вы изучите анатомию matplotlib и типы визуализации различных данных: линии, области, столбцы, круговые диаграммы. Разберете основы построения графиков, работу с холстом, и приемы графического анализа данных.

Научитесь визуализировать зависимости между данными и линейную регрессию с помощью seaborn: построите ящичковые и парные диаграммы, диаграммы распределения. Проанализируете данные с марафона и по графикам примите решения, основанные на данных.

Изучите визуализацию временных (хронологических) данных: ряды, скользящие средние, отклонения и "японские свечи". Построите биржевые графики для удобного анализа.

В завершении разберете работу с гео-данными и построение фоновых картограмм по нескольким наборам данных, используя geopandas и другие библиотеки. Разберете работу как с картами города, так и Российской Федерации, и научитесь преобразовывать географические координаты из одной системы в другую.

(C) Course Icon by Freepik

Content

Основы Matplotlib

Анатомия Matplotlib
Базовые типы визуализации
Продвинутая визуализация

Визуализация зависимостей

Ящичковые диаграммы
Графики регрессии
Корреляционные диаграммы

Временные ряды

Серии данных
Скользящие средние и отклонения
Свечные графики

Гео-данные и картограммы

Использование карт
Картограмма с подписями
Фоновая картограмма

Screenshots

Визуализация данных в Python: области, тренды, картограммы - Screenshot_01Визуализация данных в Python: области, тренды, картограммы - Screenshot_02Визуализация данных в Python: области, тренды, картограммы - Screenshot_03Визуализация данных в Python: области, тренды, картограммы - Screenshot_04

Charts

Price

Визуализация данных в Python: области, тренды, картограммы - Price chart

Rating

Визуализация данных в Python: области, тренды, картограммы - Ratings chart

Enrollment distribution

Визуализация данных в Python: области, тренды, картограммы - Distribution chart
2670920
udemy ID
11/24/2019
course created date
11/30/2019
course indexed date
Bot
course submited by