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コース概要
Google Colab の可視化への導入
- Google Colab の概要
- Google Colab の設定方法
- Google Colab インターフェースの操作
データ可視化の開始
- データ可視化の重要性
- Python の可視化ライブラリの概要
Matplotlib を使用した基本的なプロット作成
-
単純なプロットの作成
- ラインチャート
- バーチャート
- パイチャート
-
プロットのカスタマイズ
- タイトル、ラベル、凡例
- 色、スタイル、テーマ
Matplotlib を使用した高度なプロット作成
- サブプロットと複数のプロット
- アノテーションの操作
- プロットの保存とエクスポート
Seaborn の導入
- Seaborn の概要
-
統計的なプロットの作成
- 分布プロット
- 回帰プロット
- カテゴリカルプロット
Seaborn プロットのカスタマイズ
- エステティクスとテーマ
- 高度なカスタマイズ
- Seaborn と Matplotlib の組み合わせ
実世界のデータセットの取り扱いと可視化
- データセットのインポート
- データのクリーニングと準備
- 複雑なデータの可視化
協調的な可視化プロジェクト
- ノートブックの共有と協力
- 実時間協力機能
- 協調プロジェクトのベストプラクティス
ヒントとベストプラクティス
- 効果的なデータ可視化技術
- 一般的な可視化の落とし穴を避ける方法
- 視覚的アピールと明瞭性の向上
まとめと次なるステップ
要求
- Python プログラミングの基本的な知識
- 基本的なデータ概念に精通していること
対象者
- データサイエンティスト
- データプロフェッショナル
14 時間
お客様の声 (1)
業界の誰かからの実践的な知識
Matthew Cerbas - Shield Consulting Solutions, Inc.
コース - Grafana
機械翻訳