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Plan du cours

Introduction

  • Aperçu des concepts fondamentaux de la visualisation des données
  • Techniques et outils de visualisation

Prérequis

  • Installation des bibliothèques Python (Matplotlib, Seaborn, Bokeh et Folium)
  • Cas d'utilisation et exemples pratiques

Création de graphiques linéaires et de graphiques avec Matplotlib

  • Création de graphiques linéaires de base
  • Ajout de styles, d'axes et d'étiquettes
  • Combinaison de plusieurs graphiques
  • Création de diagrammes à barres, de graphiques circulaires et d'histogrammes

Construction de visualisations complexes avec Seaborn

  • Visualisation du DataFrame Pandas
  • Traçage de barres et d'agrégats
  • Mise en œuvre de graphiques KDE, en boîtes et en violon
  • Analyse des distributions statistiques

Rendre les visualisations interactives avec Bokeh

  • Traçage avec des glypthes de base
  • Création de mises en page pour plusieurs visualisations
  • Style et attributs visuels
  • Ajout d'interactivité (légendes interactives, actions de survol et widgets)
  • Mise en œuvre de sélections liées

Visualisation des données géospatiales avec Folium

  • Traçage de cartes interactives
  • Utilisation de couches et de tuiles
  • Ajout de marqueurs et de chemins

Dépannage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des concepts de la science des données
  • Expérience en programmation Python

Audience cible

  • Analystes de données
  • Scientifiques des données
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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