Struttura del corso

Introduzione a Google Colab for Visualization

  • Panoramica di Google Colab
  • Impostazione di Google Colab
  • Navigazione nell'interfaccia di Google Colab

Guida introduttiva a Data Visualization

  • Importanza della visualizzazione dei dati
  • Introduzione alle librerie di visualizzazione Python

Tracciamento di base con Matplotlib

  • Creazione di grafici semplici
    • Grafici a linee
    • Grafici a barre
    • Grafici a torta
  • Personalizzazione dei grafici
    • Titoli, etichette e legende
    • Colori, stili e temi

Stampa avanzata con Matplotlib

  • Sottotrame e trame multiple
  • Utilizzo delle annotazioni
  • Salvataggio ed esportazione di grafici

Introduzione a Seaborn

  • Panoramica di Seaborn
  • Creazione di grafici statistici
    • Trame di distribuzione
    • Grafici di regressione
    • Grafici categorici

Personalizzazione delle trame Seaborn

  • Estetica e temi
  • Personalizzazioni avanzate
  • Combinazione di Seaborn con Matplotlib

Gestione e visualizzazione di set di dati del mondo reale

  • Importazione di set di dati
  • Pulizia e preparazione dei dati
  • Visualizzazione di dati complessi

Progetti di visualizzazione collaborativa

  • Condivisione e collaborazione sui taccuini
  • Funzionalità di collaborazione in tempo reale
  • Best practice per i progetti collaborativi

Suggerimenti e best practice

  • Tecniche efficaci di visualizzazione dei dati
  • Evitare le insidie comuni della visualizzazione
  • Migliorare l'aspetto visivo e la chiarezza

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Conoscenza di base della programmazione Python
  • Familiarità con i concetti di base dei dati

Pubblico

  • Scienziati dei dati
  • Professionisti dei dati
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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