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Visualisierungstools spielen eine entscheidende Rolle bei der Datenanalyse und -kommunikation. Sie sind unverzichtbar, wenn es darum geht, Erkenntnisse zu gewinnen und Informationen sowohl 蹿眉谤 ein technisches als auch 蹿眉谤 ein nichttechnisches Publikum pr盲gnant zu pr盲sentieren. In diesem Modul werden Sie mit Matplotlib, der Bibliothek zur Datenvisualisierung, eine Vielzahl von Diagrammen erstellen. In diesem Modul lernen Sie Fl盲chenplots, Histogramme, Balkendiagramme, Tortendiagramme, Boxplots und Streudiagramme kennen. Sie werden auch den Prozess der Erstellung dieser Visualisierungstools mit Matplotlib erkunden.

Fortgeschrittene Visualisierungstools sind hochentwickelte Plattformen, die eine breite Palette an fortschrittlichen Funktionen und M枚glichkeiten bieten. Diese Tools bieten ein umfangreiches Set an Optionen, mit denen Sie visuell ansprechende und interaktive Visualisierungen erstellen k枚nnen. In diesem Modul lernen Sie Waffeldiagramme und Wortwolken sowie deren Anwendung kennen. Sie werden Seaborn, eine neue Visualisierungsbibliothek in Python, kennenlernen und erfahren, wie Sie damit Regressionsdiagramme erstellen k枚nnen. Au脽erdem lernen Sie Folium kennen, eine Datenvisualisierungsbibliothek zur Visualisierung von raumbezogenen Daten. Au脽erdem lernen Sie, wie Sie mit Folium Karten erstellen und diese mit Markierungen 眉berlagern, um sie interessant zu gestalten. Schlie脽lich werden Sie lernen, wie Sie mit Folium eine Choropleth-Karte erstellen k枚nnen.

Dashboards und interaktive Datenanwendungen sind wichtige Werkzeuge 蹿眉谤 die Datenvisualisierung und -analyse, da sie einen konsolidierten 脺berblick 眉ber wichtige Daten und Metriken in einem visuell ansprechenden und verst盲ndlichen Format bieten. In diesem Modul werden Sie die Vorteile von Dashboards erkunden und die verschiedenen webbasierten Dashboarding-Tools in Python kennenlernen. Sie lernen Plotly kennen und erfahren, wie Sie Plotly-Diagrammobjekte und Plotly Express zur Erstellung von Diagrammen verwenden k枚nnen. Sie erhalten einen Einblick in Dash, eine Open-Source-Python-Bibliothek 蹿眉谤 Benutzeroberfl盲chen, und ihre beiden Komponenten. Schlie脽lich werden Sie ein klares Verst盲ndnis der Callback-Funktion erlangen und herausfinden, wie Sie Core- und HTML-Komponenten mithilfe von Callback verbinden k枚nnen.

In diesem Modul geht es in erster Linie darum, die zuvor im Kurs erworbenen F盲higkeiten zu 眉ben und diese F盲higkeiten dann in Ihrer Abschlussarbeit zu demonstrieren. F眉r die abschlie脽ende Aufgabe werden Sie historische Daten zum Automobilabsatz analysieren, die sowohl Zeiten der Rezession als auch Zeiten ohne Rezession umfassen. Sie werden Ihre Analyse mit Hilfe von Visualisierungstechniken zum Leben erwecken und dann die Diagramme und Grafiken auf Dashboards darstellen. Schlie脽lich werden Sie Ihre Arbeit zur Begutachtung durch Kollegen einreichen und die Arbeit eines Ihrer Kollegen begutachten. Zum Abschluss des Kurses werden Sie eine Abschlusspr眉fung in Form eines zeitlich begrenzten Quiz ablegen.