Struttura del corso
Introduzione alla visualizzazione dei dati con Google Colab
- Panoramica generale su Google Colab
- Configurazione iniziale di Google Colab
- Navigazione nell’interfaccia utente di Google Colab
Prime nozioni sulla visualizzazione dei dati
- L’importanza della visualizzazione dei dati
- Presentazione delle principali librerie di visualizzazione in Python
Creazione di grafici di base con Matplotlib
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Realizzazione di grafici semplici
- Grafici a linee
- Diagrammi a barre
- Grafici a torta
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Personalizzazione dei grafici
- Titoli, etichette e legende
- Colori, stili e temi grafici
Tecniche avanzate di visualizzazione con Matplotlib
- Uso di sottografici e creazione di più grafici in un’unica immagine
- Applicazione di annotazioni nei grafici
- Salvataggio ed esportazione dei grafici creati
Introduzione a Seaborn
- Panoramica generale su Seaborn
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Realizzazione di grafici statistici utili
- Grafici di distribuzione dei dati
- Grafici di regressione
- Grafici categorici
Personalizzazione dei grafici creati con Seaborn
- Scelta di estetica e temi visivi appropriati
- Personalizzazioni più complesse e avanzate
- Integrazione tra Seaborn e Matplotlib
Gestione ed esplorazione di dataset reali
- Importazione dei dati da varie fonti
- Pulizia e preparazione preliminare dei dati
- Visualizzazione di dataset complessi e articolati
Progetti collaborativi nella visualizzazione dei dati
- Condivisione e cooperazione tra i partecipanti sui notebook di lavoro
- Funzionalità avanzate legate alla collaborazione in tempo reale
- Best practice da adottare nei progetti collettivi
Consigli utili e buone pratiche nella visualizzazione dei dati
- Tecniche efficaci per una corretta rappresentazione visiva dei dati
- Come evitare i principali errori nella creazione di grafici
- Strumenti per migliorare l’impatto visivo e la chiarezza dei risultati
Riassunto finale e indicazioni su prossimi passi da intraprendere
Requisiti
- Conoscenze di base della programmazione in Python
- Familiarità con i concetti fondamentali legati ai dati
Destinatari
- Data scientist
- Professionisti del settore dei dati
Recensioni (2)
laboratori, esempi pratici
Martin Stuparek - Orange Slovensko, a.s.
Corso - Monitoring with Grafana
Traduzione automatica
Il contenuto è molto utile e il formatore lo rende ancora più facile da capire.
Ibrahim Al mayahi - Vastech SA
Corso - Advanced Elasticsearch and Kibana Administration
Traduzione automatica