Struttura del corso

Introduzione

  • Panoramica dei concetti fondamentali della visualizzazione dei dati
  • Tecniche e strumenti di visualizzazione

Introduttiva

  • Installazione delle librerie Python (Matplotlib, Seaborn, Bokeh e Folium)
  • Casi d'uso ed esempi pratici

Creazione di grafici e grafici lineari con Matplotlib

  • Creazione di grafici a linee di base
  • Aggiunta di stili, assi ed etichette
  • Combinazione di più grafici
  • Creazione di grafici a barre, grafici a torta e istogrammi

Creazione di visualizzazioni complesse con Seaborn

  • Visualizzazione di Pandas DataFrame
  • Rappresentazione grafica di barre e aggregati
  • Implementazione dei grafici KDE, Box e Violin
  • Analisi delle distribuzioni statistiche

Rendere interattive le visualizzazioni con il bokeh

  • Rappresentazione grafica con glifi di base
  • Creazione di layout per più visualizzazioni
  • Stili e attributi visivi
  • Aggiunta di interattività (legende interattive, azioni al passaggio del mouse e widget)
  • Implementazione delle selezioni collegate

Visualizzazione di dati geospaziali con Folium

  • Rappresentazione grafica di mappe interattive
  • Utilizzo di livelli e tessere
  • Aggiunta di marcatori e tracciati

Risoluzione dei problemi

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Comprensione dei concetti di data science
  • Python Esperienza di programmazione

Pubblico

  • Analisti di dati
  • Scienziati dei dati
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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