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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
Nos clients témoignent (2)
ateliers, exemples pratiques
Martin Stuparek - Orange Slovensko, a.s.
Formation - Monitoring with Grafana
Traduction automatique
la pertinence du formateur et l'échange