使用Python进行数据可视化 培训
数据可视化是将数据转换为图形和视觉表示以分析模式或趋势的做法。本课程重点介绍如何使用 Python 创建数据可视化,并获得常见用例的实用见解。
这种以讲师为主导的现场培训(现场或远程)针对希望使用Python直接从代码构建交互式数据可视化的数据分析师和数据科学家。
在培训结束时,参与者将能够:
- 设置必要的开发环境,开始使用 Python 创建数据可视化。
- 了解数据可视化核心概念、用例和工具。
- 探索 Python 中可用的不同库(Matplotlib、Seaborn、Bokeh 和 Folium)。
- 了解如何使用 Python 创建折线图、统计图形、地理空间和其他复杂数据可视化。
- 了解呈现和解释数据的最佳实践和技术。
课程形式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和练习。
- 在现场实验室环境中实际实施。
课程定制选项
- 如需申请此课程的定制培训,请联系我们进行安排。
课程大纲
介绍
- 数据可视化核心概念概述
- 可视化技术和工具
开始
- 安装 Python 库(Matplotlib、Seaborn、Bokeh 和 Folium)
- 使用案例和实际示例
使用 Matplotlib 创建线图和图形
- 创建基本线图
- 添加样式、轴和标签
- 合并多个绘图
- 创建条形图、饼图和直方图
使用 Seaborn 构建复杂的可视化效果
- 可视化 Pandas DataFrame
- 绘制柱线和聚合
- 实现 KDE、Box 和 Violin 绘图
- 分析统计分布
使可视化与散景交互
- 使用基本字形进行绘图
- 为多个可视化效果创建布局
- 样式和视觉属性
- 添加交互性(交互式图例、悬停操作和小组件)
- 实现链接选择
使用 Folium 可视化地理空间数据
- 绘制交互式地图
- 使用图层和图块
- 添加标记和路径
故障 排除
摘要和后续步骤
要求
- 对数据科学概念的理解
- Python 编程经验
观众
- 数据分析师
- 数据科学家
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客户评论 (1)
研讨会, 实际案例
Martin Stuparek - Orange Slovensko, a.s.
课程 - Monitoring with Grafana
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- 优化Prometheus以应对高流量系统。
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- 实施高级故障排除和可扩展性策略。