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课程大纲
介绍
- 数据可视化核心概念概述
- 可视化技术和工具
开始
- 安装 Python 库(Matplotlib、Seaborn、Bokeh 和 Folium)
- 使用案例和实际示例
使用 Matplotlib 创建线图和图形
- 创建基本线图
- 添加样式、轴和标签
- 合并多个绘图
- 创建条形图、饼图和直方图
使用 Seaborn 构建复杂的可视化效果
- 可视化 Pandas DataFrame
- 绘制柱线和聚合
- 实现 KDE、Box 和 Violin 绘图
- 分析统计分布
使可视化与散景交互
- 使用基本字形进行绘图
- 为多个可视化效果创建布局
- 样式和视觉属性
- 添加交互性(交互式图例、悬停操作和小组件)
- 实现链接选择
使用 Folium 可视化地理空间数据
- 绘制交互式地图
- 使用图层和图块
- 添加标记和路径
故障 排除
摘要和后续步骤
要求
- 对数据科学概念的理解
- Python 编程经验
观众
- 数据分析师
- 数据科学家
14 小时
客户评论 (4)
我喜欢 Pablo 的风格,他涵盖了很多主题,从报告设计、html 定制到实现简单的 ML 算法。Good 平衡理论信息/练习。Pablo 真的涵盖了我感兴趣的所有主题,并全面回答了我的问题。
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
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I genuinely enjoyed the lots of labs and practices.