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Plan du cours

Introduction à Google Colab pour la visualisation

  • Aperçu de Google Colab
  • Configuration de Google Colab
  • Navigation dans l'interface Google Colab

Démarrage avec la visualisation des données

  • Importance de la visualisation des données
  • Introduction aux bibliothèques de visualisation Python

Traçage de base avec Matplotlib

  • Création de graphiques simples
    • Graphiques linéaires
    • Graphiques en barres
    • Graphiques en secteurs (tarte)
  • Personnalisation des graphiques
    • Titres, étiquettes et légendes
    • Couleurs, styles et thèmes

Traçage avancé avec Matplotlib

  • Sous-graphiques et multiples graphiques
  • Travail avec les annotations
  • Sauvegarde et exportation des graphiques

Introduction à Seaborn

  • Aperçu de Seaborn
  • Création de graphiques statistiques
    • Graphiques de distribution
    • Graphiques de régression
    • Graphiques catégoriels

Personnalisation des graphiques Seaborn

  • Esthétique et thèmes
  • Customisations avancées
  • Combinaison de Seaborn avec Matplotlib

Gestion et visualisation d'ensembles de données réels

  • Importation d'ensembles de données
  • Nettoyage et préparation des données
  • Visualisation de données complexes

Projets de visualisation collaborative

  • Partage et collaboration sur les cahiers (notebooks)
  • Fonctionnalités de collaboration en temps réel
  • Meilleures pratiques pour les projets collaboratifs

Conseils et meilleures pratiques

  • Techniques efficaces de visualisation des données
  • Éviter les pièges courants de la visualisation
  • Améliorer l'attrait visuel et la clarté

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Connaissances de base en programmation Python
  • Familiarité avec les concepts de base des données

Public cible

  • Data scientists
  • Professionnels des données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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