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Schulungsübersicht
Einführung
- Überblick über die Kernkonzepte der Datenvisualisierung
- Visualisierungstechniken und -werkzeuge
Erste Schritte
- Installation der Python Bibliotheken (Matplotlib, Seaborn, Bokeh und Folium)
- Anwendungsfälle und praktische Beispiele
Erstellen von Liniendiagrammen und Graphen mit Matplotlib
- Erstellen einfacher Liniendiagramme
- Hinzufügen von Stilen, Achsen und Beschriftungen
- Kombinieren mehrerer Diagramme
- Erstellen von Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen und Histogrammen
Erstellung komplexer Visualisierungen mit Seaborn
- Visualisierung von Pandas DataFrame
- Balkendiagramme und Aggregate erstellen
- Implementieren von KDE-, Box- und Violin-Diagrammen
- Analysieren von statistischen Verteilungen
Visualisierungen interaktiv gestalten mit Bokeh
- Plotten mit einfachen Glyphen
- Erstellen von Layouts für mehrere Visualisierungen
- Stilisierung und visuelle Attribute
- Hinzufügen von Interaktivität (interaktive Legenden, Hover-Aktionen und Widgets)
- Implementieren von verknüpften Auswahlen
Visualisierung raumbezogener Daten mit Folium
- Plotten von interaktiven Karten
- Ebenen und Kacheln verwenden
- Hinzufügen von Markierungen und Pfaden
Fehlersuche
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis für datenwissenschaftliche Konzepte
- Python Programmiererfahrung
Publikum
- Datenanalysten
- Datenwissenschaftler
14 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
I genuinely enjoyed the lots of labs and practices.
Vivian Feng - Destination Canada
Kurs - Data Analysis with SQL, Python and Spotfire
Die perfekte Anpassung an meine Bedürfnisse
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Kurs - TIBCO for Developers
Maschinelle Übersetzung
Eine Menge wirklich praktisches Wissen
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Kurs - Monitoring with Grafana
Maschinelle Übersetzung