Это бесплатный курс для самостоятельного изучения, разработанный командой IBM Developer Skills Network, который демонстрирует принципы визуализации данных, разумеется, с использованием языка Python. На Coursera он является частью двух профессиональных сертификатов IBM.
Картинка стоит тысячи слов — визуализация данных позволяет извлекать информацию из данных и доносить ее до других.
Этот курс, в котором используются видеоматериалы и практические упражнения в блокнотах Jupyter, призван научить многим способам эффективной визуализации как небольших, так и масштабных данных. Пройдя этот курс, вы сможете брать данные, которые на первый взгляд не имеют особого смысла, и представлять их в форме, передающей суть.
Визуализация данных с помощью Python научит вас работать со многими инструментами и методами визуализации данных и создавать различные типы базовых и расширенных графиков и диаграмм. Кроме того, вы сможете создавать интерактивные информационные панели, которые позволят даже тем, кто не имеет опыта работы с Data Science, лучше понимать данные и принимать более эффективные и обоснованные решения.
Для этого в основном используется Matplotlib, и на то есть веские причины. Хотя существует множество программных библиотек, визуализирующих данные, основное преимущество Matplotlib заключается в том, что она дает полный контроль над графиками, поскольку вы можете настраивать все свойства диаграмм. Курс также знакомит с четырьмя другими библиотеками — Seaborn, Folium, Plotly и Dash.
Овладев этими инструментами, вы научитесь создавать интересные графики и диаграммы и настраивать их так, чтобы они были более эффективными и нравились вашей аудитории. К ним относятся линейные графики, графики площадей, гистограммы, столбчатые диаграммы, коробчатые диаграммы, круговые диаграммы, карты и информационные дашборды.
Курс рассчитан на 19 часов занятий и состоит из пяти модулей. Все уроки сопровождаются практическими заданиями в блокнотах Jupyter, в которых пишется код на языке Python.
В целом, это отличный курс по двум причинам. Во-первых, вы узнаете о концепциях визуализации и о том, когда следует использовать тот или иной тип диаграммы для конкретного случая, а во-вторых, вы научитесь делать это с помощью Python — дефакто инструмента в области науки о данных.