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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

お客様の声 (1)

今後のコース

関連カテゴリー