Choisir la Meilleure Méthode pour Illustrer les Données

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

serez en mesure de pouvoir implémenter et interpréter les matrices de corrélations .

serez en mesure de pouvoir visualiser les données catégoriques à travers les graphiques à barres et les données numériques a travers le distplot.

serez en mesure de pouvoir implementer des cartes interactives a l'aide de la librairie folium.

Clock1h30m
Beginner초급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots프랑스어
Laptop데스크톱 전용

La visualisation reste une étape importante et primordial dans l'exploration et l'analyse des ensembles de données du monde réel. En tant que telle, la visualisation est une méthode est indispensable dans la boîte à outils de tout Scientifique de données. C'est aussi un outil puissant pour identifier les problèmes dans les analyses et pour illustrer les résultats. Dans ce projet, vous serez en mesure de choisir la meilleure manière d'illustrer votre data à l'aide des Librairies de Visualisation de Python . Tout au long du projet, vous pourrez accéder et afficher l’ensemble de vos données, faire un prétraitement simple de vos données, visualiser l’ensemble de vos informations à travers plusieurs manières . Et enfin, tirer des conclusions constructives. Ce projet guidé est destiné aux apprenants de niveau débutant qui ont des connaissances de base en Python (Manipulation des librairies Numpy Pandas ..) et qui sont bien évidemment intéressés par le domaine de la data visualisation et de l'analyse de données.

개발할 기술

  • Data Science
  • Data Pre-Processing
  • Python Programming
  • Data Analysis
  • Data Visualization (DataViz)

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Prétraitement Des Données

  2. Les Matrices de Corrélation

  3. Visualisation Des Valeurs Catégoriques

  4. Visualisation Des Valeurs Numériques

  5. Les Cartes Interactives

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

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