Plots (Graphics) for Data Science

4.2
별점
60개의 평가
제공자:
Coursera Project Network
2,419명이 이미 등록했습니다.
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Learn data visualization techniques in Python.

Create and visualize scatter plots, line plots, bar charts, subplots, box plots, histograms, heatmaps, and animations.

Clock2 hours
Beginner초급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

In this two-hour long project-based course, you will learn Data Visualization techniques in Data Science. By the end of this project, you will have created and visualized scatter plots, line plots, bar charts, subplots, box plots, histograms, heat maps, and animations. This class is for learners who want to use Python for Data Visualization and Plots, and for learners who are currently taking a basic machine learning course or have already finished a machine learning course and are searching for a practical data visualization project course. Also, this project provides learners with basic knowledge about data visualization techniques and improves their skills in creating various types of charts and plots which helps them in fulfilling their career goals by adding this project to their portfolios.

개발할 기술

Data ScienceData Visualization (DataViz)Plot (Graphics)

단계별 학습

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

  1. Understanding the importance of Data Visualization techniques

  2. Creating Scatter Plots and Line Plots

  3. Creating Bar Charts and Subplots

  4. Creating Box Plots and Histograms

  5. Creating Heat Maps and Animations

안내형 프로젝트 진행 방식

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

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

검토

PLOTS (GRAPHICS) FOR DATA SCIENCE의 최상위 리뷰

모든 리뷰 보기

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.