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Course Outline
소개
- 데이터 시각화 핵심 개념 개요
- 시각화 기술 및 도구
시작하기
- Python 라이브러리 설치(Matplotlib, Seaborn, Bokeh 및 Folium)
- 사용 사례 및 실제 사례
Matplotlib를 사용하여 선 도표 및 그래프 만들기
- 기본 선 플롯 만들기
- 스타일, 축 및 레이블 추가
- 여러 플롯 결합
- 막대 차트, 원형 차트 및 히스토그램 만들기
Seaborn으로 복잡한 시각화 구축
- Pandas DataFrame 시각화
- 막대 및 집계 표시
- KDE, 상자 및 바이올린 플롯 구현
- 통계 분포 분석
Bokeh를 사용하여 시각화를 대화형으로 만들기
- 기본 글리프를 사용한 플로팅
- 여러 시각화를 위한 레이아웃 만들기
- 스타일링 및 시각적 속성
- 상호작용 추가(대화형 범례, 호버 동작 및 위젯)
- 연결된 선택 구현
Folium으로 지리공간 데이터 시각화
- 대화형 지도 그리기
- 레이어 및 타일 사용
- 마커 및 경로 추가
문제 해결
요약 및 다음 단계
Requirements
- 데이터 과학 개념에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
청중
- 데이터 분석가
- 데이터 과학자
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.