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Dieser Kurs wurde aufgrund seiner hohen Bewertungen und der großen Anzahl von Bewertungen unter die Top 100 der besten Kurse auf Coursera eingestuft.
"Ein Bild sagt mehr als tausend Worte". Wir alle kennen diesen Ausdruck. Es ist besonders anwendbar, wenn versucht wird, die Informationen zu erklären, die aus der Analyse immer größerer Datensätze gewonnen werden. Die Datenvisualisierung spielt eine wesentliche Rolle bei der Darstellung von Daten im kleinen und großen Maßstab. Eine der Schlüsselkompetenzen eines Datenwissenschaftlers ist die Fähigkeit, eine überzeugende Geschichte zu erzählen und Daten und Ergebnisse auf zugängliche und zum Nachdenken anregende Weise zu visualisieren. Erfahren Sie, wie Sie ein Softwaretool zum Anzeigen nutzen können
"Ein Bild sagt mehr als tausend Worte".
Wir alle kennen diesen Ausdruck.
Es ist besonders anwendbar, wenn versucht wird, die Informationen zu erklären, die aus der Analyse immer größerer Datensätze gewonnen werden.
Die Datenvisualisierung spielt eine wesentliche Rolle bei der Darstellung von Daten im kleinen und großen Maßstab.
Eine der Schlüsselkompetenzen eines Datenwissenschaftlers ist die Fähigkeit, eine überzeugende Geschichte zu erzählen und Daten und Ergebnisse auf zugängliche und zum Nachdenken anregende Weise zu visualisieren.
Wenn Sie lernen, die Vorteile eines Softwaretools zur Visualisierung von Daten zu nutzen, können Sie auch Erkenntnisse gewinnen, die Daten besser verstehen und effektivere Entscheidungen treffen.
Das Hauptziel dieses Kurses zur Datenvisualisierung mit Python ist es, Ihnen beizubringen, wie Sie Daten, die auf den ersten Blick wenig Bedeutung haben, auf eine Weise präsentieren, die für Menschen sinnvoll ist.
Es wurden mehrere Techniken entwickelt, um Daten visuell darzustellen, aber in diesem Kurs werden wir mehrere Python-Datenvisualisierungsbibliotheken verwenden, nämlich Matplotlib, Seaborn und Folium.
ZEITLICH BEGRENZTES ANGEBOT: Das Abonnement kostet nur 39 USD pro Monat für den Zugriff auf qualifizierende Materialien und ein Zertifikat.
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In diesem Modul lernen Sie die Datenvisualisierung und einige der Best Practices kennen, die Sie beim Erstellen von Diagrammen und Visuals beachten sollten. Sie lernen auch die Geschichte und Architektur von Matplotlib kennen und lernen das grundlegende Plotten mit Matplotlib. Darüber hinaus lernen Sie den Datensatz zur Einwanderung nach Kanada kennen, der während des gesamten Kurses ausgiebig verwendet wird. Schließlich lernen Sie kurz, wie Sie CSV-Dateien in einen Pandas-Datenrahmen einlesen und die Daten im Datenrahmen verarbeiten und manipulieren und wie Sie mit Matplotlib Liniendiagramme erstellen.
In diesem Modul lernen Sie Flächendiagramme und wie man sie mit Matplotlib erstellt, Histogramme und wie man sie mit Matplotlib erstellt, Balkendiagramme und wie man sie mit Matplotlib erstellt, Kreisdiagramme und wie man sie mit Matplotlib erstellt, Boxplots. und wie man sie mit Matplotlib erstellt, und Streudiagramme und Blasendiagramme und wie man sie mit Matplotlib erstellt.
In diesem Modul lernen Sie fortgeschrittene Visualisierungstools wie Waffeldiagramme und Wortwolken kennen und wie man sie erstellt. Außerdem erfahren Sie mehr über Seaborn, eine weitere Visualisierungsbibliothek, und wie Sie damit attraktive Regressionsdiagramme erstellen können. Außerdem lernen Sie Folium kennen, eine weitere Visualisierungsbibliothek, die speziell für die Visualisierung von Geodaten entwickelt wurde. Schließlich lernen Sie, wie Sie Folium verwenden, um Karten verschiedener Regionen der Welt zu erstellen, wie Sie Markierungen über eine Karte legen und wie Sie Choroplethenkarten erstellen.
In diesem Modul beginnen Sie mit der Erstellung von Dashboards mithilfe der Plotly-Bibliothek. Sie erstellen ein Dashboard mit dem Thema „Flugleistung der US-Inlandsfluggesellschaft“. Dazu verwenden Sie eine Reihe von Point-, Plotly- und Dash-Leistungsdaten einer US-Fluggesellschaft, die Sie während des Kurses gelernt haben. Praktische Labore folgen jedem Konzept, damit Sie sich mit der Nutzung der Bibliothek vertraut machen. Die Leselisten verweisen auf zusätzliche Ressourcen, um mehr über die behandelten Konzepte zu erfahren.
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Data Scientist und Developer Advocate
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IBM ist weltweit führend in der Geschäftstransformation durch eine offene Hybrid-Cloud-Plattform und KI und bedient Kunden in mehr als 170 Ländern auf der ganzen Welt. Heute verlassen sich 47 der 50 Fortune-50-Unternehmen auf IBM Cloud, um ihr Geschäft zu führen, und IBM Watson Enterprise AI arbeitet hart an mehr als 30.000 Engagements. IBM ist auch eine der weltweit führenden Unternehmensforschungsorganisationen mit 28 aufeinanderfolgenden Jahren führend im Patentwesen. Geleitet von den Grundsätzen des Vertrauens und der Transparenz und der Unterstützung einer integrativeren Gesellschaft, engagiert sich IBM vor allem dafür, ein verantwortungsbewusster technologischer Innovator und eine Kraft für das Gute in der Welt zu sein.
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