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Course Outline
Matplotlib를 활용한 고급 플롯팅
Matplotlib를 활용한 기본 플롯팅
협업 시각화 프로젝트
Seaborn 플롯 커스터마이징
Data Visualization 시작하기
실제 데이터셋 다루기 및 시각화
시각화를 위한 Google Colab 소개
Seaborn 소개
요약 및 다음 단계
팁과 최선책
- 미적 감각과 테마
- 고급 커스터마이징
- Seaborn과 Matplotlib 결합
- 기본 플롯 만들기
- 선 플롯
- 막대 차트
- 파이 차트
- 플롯 커스터마이징
- 제목, 레이블 및 범례
- 색상, 스타일 및 테마
- 효과적인 데이터 시각화 기술
- 시각화에서 피해야 할 일반적인 함정
- 시각적 매력 및 명료도 향상
- 데이터 시각화의 중요성
- Python 시각화 라이브러리 소개
- 데이터셋 가져오기
- 데이터 정리 및 준비
- 복잡한 데이터 시각화
- Google Colab 개요
- Google Colab 설정
- Google Colab 인터페이스 탐색
- Seaborn 개요
- 통계 플롯 만들기
- 분포 플롯
- 회귀 플롯
- 범주형 플롯
- 노트북 공유 및 협업
- 실시간 협업 기능
- 협업 프로젝트 최선책
- 서브플롯 및 여러 플롯
- 주석 작업
- 플롯 저장 및 내보내기
Requirements
대상
- Python 프로그래밍 기본 지식
- 기본 데이터 개념에 대한 이해
- 데이터 과학자
- 데이터 전문가
14 Hours
회원 평가 (4)
저는 Pablo의 스타일이 마음에 들었습니다. 그가 보고서 디자인, HTML을 사용한 사용자 정의, 간단한 ML 알고리즘 구현에 이르기까지 많은 주제를 다루었다는 점입니다. Go이론적 정보/연습의 균형을 유지합니다. 파블로는 제가 관심을 갖고 있는 모든 주제를 다루었고 제 질문에 포괄적인 답변을 해주었습니다.
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I genuinely enjoyed the lots of labs and practices.
