This course offers a hands-on introduction to data visualization and exploratory data analysis (EDA) using Python's most popular libraries. You'll dive deep into creating stunning visuals with Matplotlib and Seaborn, building interactive charts and dashboards with Plotly, and conducting EDA on complex datasets through advanced graphical methods. Explore how to present data effectively and gain actionable insights from visual representations.
Python for Data Visualization and Analysis
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Python for Data Visualization and Analysis
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 Applied Data Analytics
Dozent: Edureka
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
9 Stunden zu vervollst盲ndigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Create impactful visualizations using Matplotlib and Seaborn to represent complex datasets effectively.
Build dynamic, interactive charts and dashboards with Plotly and IPyWidgets for enhanced data exploration.
Build dynamic, interactive charts and dashboards with Plotly and IPyWidgets for enhanced data exploration.
Deploy interactive data visualization applications seamlessly with Streamlit to share analysis results.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Plotly
- Kategorie: Statistical Visualization
- Kategorie: Scatter Plots
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Box Plots
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Interactive Data Visualization
- Kategorie: Web Applications
- Kategorie: Histogram
- Kategorie: Dashboard
- Kategorie: Seaborn
Wichtige Details
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Bewertungen
13 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung 蹿眉谤 Applied Data Analytics
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- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module, learners will explore how to create various types of visualizations using Matplotlib. They will learn to apply these visuals to complex datasets, uncovering hidden insights that facilitate informed decision-making.
Das ist alles enthalten
17 Videos5 Lekt眉ren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, learners will delve into data visualization with Seaborn, mastering the creation of diverse plots while developing skills to customize and refine visuals for improved presentation and interactivity.
Das ist alles enthalten
12 Videos2 Lekt眉ren3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In this module, learners will explore how to create interactive plots using Plotly, enhance exploratory data analysis (EDA) with IPyWidgets, and build shareable web applications with Streamlit. They will also gain the skills to develop dynamic dashboards and interactive reports for effective data presentation.
Das ist alles enthalten
24 Videos3 Lekt眉ren5 Aufgaben1 Diskussionsthema
This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz on data visualization concepts, Matploltlib, Seaborn, Plotly and Association rule mining.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lekt眉re1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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Lernender seit 2018
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H盲ufig gestellte Fragen
This course is ideal for data analysts, aspiring data scientists, and Python programmers who want to develop skills in data visualization and exploratory data analysis using Python. A basic understanding of Python programming and familiarity with libraries like Pandas or NumPy is recommended.
No prior experience in data visualization is required. This course provides a step-by-step approach, starting with foundational concepts and progressing to advanced techniques using tools like Matplotlib, Seaborn, and Plotly.
By the end of the course, you鈥檒l be able to:
- Design professional and interactive data visualizations.
- Perform EDA to uncover patterns and trends in data.
- Deploy data visualization applications using Streamlit.
Weitere Fragen
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