Ce cours a été classé dans le Top 100 des meilleurs cours sur Coursera, sur la base de ses notes élevées et de son grand nombre de notes.
"Une image vaut mieux que mille mots". Nous connaissons tous cette expression. Il est particulièrement applicable lorsqu'il s'agit d'expliquer les informations obtenues à partir de l'analyse d'ensembles de données de plus en plus volumineux. La visualisation des données joue un rôle essentiel dans la représentation des données à petite et à grande échelle. L'une des compétences clés d'un scientifique des données est la capacité de raconter une histoire convaincante, en visualisant les données et les résultats d'une manière accessible et stimulante. Apprenez à profiter d'un outil logiciel pour visualiser
"Une image vaut mieux que mille mots".
Nous connaissons tous cette expression.
Il est particulièrement applicable lorsqu'il s'agit d'expliquer les informations obtenues à partir de l'analyse d'ensembles de données de plus en plus volumineux.
La visualisation des données joue un rôle essentiel dans la représentation des données à petite et à grande échelle.
L'une des compétences clés d'un scientifique des données est la capacité de raconter une histoire convaincante, en visualisant les données et les résultats d'une manière accessible et stimulante.
Apprendre à tirer parti d'un outil logiciel pour visualiser les données vous permettra également d'extraire des informations, de mieux comprendre les données et de prendre des décisions plus efficaces.
L'objectif principal de ce cours de visualisation de données avec Python est de vous apprendre à prendre des données qui, à première vue, ont peu de sens et à les présenter d'une manière qui a du sens pour les gens.
Plusieurs techniques ont été développées pour présenter visuellement les données, mais dans ce cours, nous utiliserons plusieurs bibliothèques de visualisation de données Python, à savoir Matplotlib, Seaborn et Folium.
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Dans ce module, vous découvrirez la visualisation des données et certaines des meilleures pratiques à garder à l'esprit lors de la création de graphiques et de visuels. Vous découvrirez également l'histoire et l'architecture de Matplotlib et découvrirez le traçage de base avec Matplotlib. De plus, vous découvrirez l'ensemble de données sur l'immigration au Canada, qui sera largement utilisé tout au long du cours. Enfin, vous apprendrez brièvement comment lire des fichiers csv dans une trame de données pandas et traiter et manipuler les données dans la trame de données, et comment générer des tracés linéaires à l'aide de Matplotlib.
Dans ce module, vous découvrirez les graphiques en aires et comment les créer avec Matplotlib, les histogrammes et comment les créer avec Matplotlib, les graphiques à barres et comment les créer avec Matplotlib, les camemberts et comment les créer avec Matplotlib, les box plots. et comment les créer avec Matplotlib, et les nuages de points et les graphiques à bulles et comment les créer avec Matplotlib.
Dans ce module, vous découvrirez les outils de visualisation avancés tels que les graphiques gaufrés et les nuages de mots et comment les créer. Vous découvrirez également seaborn, qui est une autre bibliothèque de visualisation, et comment l'utiliser pour générer des tracés de régression attrayants. De plus, vous découvrirez Folium, qui est une autre bibliothèque de visualisation, spécialement conçue pour visualiser des données géospatiales. Enfin, vous apprendrez à utiliser Folium pour créer des cartes de différentes régions du monde, à superposer des marqueurs sur une carte et à créer des cartes choroplèthes.
Dans ce module, vous commencerez à créer des tableaux de bord à l'aide de la bibliothèque Plotly. Vous allez créer un tableau de bord avec le sujet "Performances des vols des compagnies aériennes nationales aux États-Unis". Pour ce faire, vous utiliserez un ensemble de données de performances Point, Plotly et Dash d'une compagnie aérienne américaine apprises tout au long du cours. Des laboratoires pratiques suivront chaque concept pour vous familiariser avec l'utilisation de la bibliothèque. Les listes de lecture feront référence à des ressources supplémentaires pour en savoir plus sur les concepts abordés.
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