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Introduction à la visualisation de données avec Seaborn

Apprenez à créer des visualisations informatives et attrayantes en Python à l'aide de la bibliothèque Seaborn.

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Description du cours

Créez vos propres parcelles Seaborn

Seaborn est une puissante bibliothèque Python qui facilite la création d'informations. et des visualisations de données attrayantes. Ce cours de 4 heures fournit une introduction à la façon dont vous pouvez utiliser Seaborn pour créer une variété de parcelles, y compris les diagrammes de dispersion, les diagrammes de comptage, les diagrammes en barres et les diagrammes en boîte, et comment vous pouvez les utiliser. peut personnaliser vos visualisations.

Transformez des données réelles en visualisations Seaborn personnalisées

Vous explorerez cette bibliothèque et créerez vos parcelles Seaborn basées sur une variété d'informations. d'ensembles de données du monde réel, y compris l'exploration de la pollution de l'air dans une ville des changements au cours de la journée et en examinant ce que les jeunes aiment faire dans leur vie quotidienne. temps libre. Ces données vous donneront l'occasion d'en savoir plus sur les activités de Seaborn. avantages de première main, y compris la façon dont vous pouvez facilement créer des intrigues secondaires dans une et comment calculer automatiquement les intervalles de confiance.

Améliorez vos compétences en matière de communication de données

À la fin de ce cours, vous serez en mesure d'utiliser Seaborn dans diverses situations d'explorer vos données et d'en communiquer efficacement les résultats l'analyse à d'autres. Ces compétences sont très recherchées pour les analystes de données, data scientists, et tout autre emploi qui peut impliquer la création de données Visualisations Si vous souhaitez poursuivre votre apprentissage, ce cours fait partie du programme de formation de la Commission européenne. de plusieurs cursus, dont celui de la visualisation de données, où vous pouvez ajouter des d'ajouter des bibliothèques et des techniques à votre ensemble de compétences.
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Visualisation des données en Python

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  1. 1

    Introduction à Seaborn

    Gratuit

    Qu'est-ce que Seaborn et quand l'utiliser ? Dans ce chapitre, vous le découvrirez ! De plus, vous apprendrez à créer des diagrammes de dispersion et des diagrammes de comptage avec des listes de données et des DataFrames pandas. Vous découvrirez également l'un des grands avantages de l'utilisation de Seaborn : la possibilité d'ajouter facilement une troisième variable à vos graphiques en utilisant la couleur pour représenter les différents sous-groupes.

    Jouez Au Chapitre Maintenant
    Introduction à Seaborn
    50 xp
    Création d'un diagramme de dispersion avec des listes
    100 xp
    Réaliser un graphique de comptage à partir d'une liste
    100 xp
    Utiliser pandas avec Seaborn
    50 xp
    "Données "ordonnées" et données "désordonnées
    100 xp
    Créer un graphique de comptage avec un DataFrame
    100 xp
    Ajouter une troisième variable avec la teinte
    50 xp
    Nuances et diagrammes de dispersion
    100 xp
    Diagrammes de teinte et de nombre
    100 xp
  2. 2

    Visualisation de deux variables quantitatives

    Dans ce chapitre, vous allez créer et personnaliser des graphiques qui visualisent la relation entre deux variables quantitatives. Pour ce faire, vous utiliserez des diagrammes de dispersion et des diagrammes linéaires pour étudier l'évolution du niveau de pollution de l'air dans une ville au cours d'une journée et le lien entre la puissance et le rendement énergétique des voitures. Vous verrez également un autre grand avantage de l'utilisation de Seaborn - la possibilité de créer facilement des intrigues secondaires dans un seul chiffre !

    Jouez Au Chapitre Maintenant
  3. 3

    Visualisation d'une variable catégorielle et d'une variable quantitative

    Les variables catégorielles sont présentes dans presque tous les ensembles de données, mais elles sont particulièrement importantes dans les données d'enquête. Dans ce chapitre, vous apprendrez à créer et à personnaliser des diagrammes catégoriels tels que des diagrammes en boîte, des diagrammes à barres, des diagrammes de comptage et des diagrammes ponctuels. En cours de route, vous explorerez les données d'enquêtes menées auprès de jeunes sur leurs centres d'intérêt, d'étudiants sur leurs habitudes d'étude et d'hommes adultes sur leurs sentiments à l'égard de la masculinité.

    Jouez Au Chapitre Maintenant
  4. 4

    Personnalisation des parcelles Seaborn

    Dans ce dernier chapitre, vous apprendrez à ajouter des titres de parcelles et des étiquettes d'axes informatifs, qui constituent l'une des parties les plus importantes de toute visualisation de données ! Vous apprendrez également à personnaliser le style de vos visualisations afin d'orienter plus rapidement votre public vers les éléments clés à retenir. Ensuite, vous mettrez en commun tout ce que vous avez appris pour les exercices finaux du cours !

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