Plan du cours

Introduction

  • Vue d'ensemble des concepts fondamentaux de la visualisation de données
  • Techniques et outils de visualisation

Pour commencer

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

Créer des tracés et des graphiques avec Matplotlib

  • Création de tracés linéaires de base
  • Ajouter des styles, des axes et des étiquettes
  • Combiner plusieurs tracés
  • Création de diagrammes à barres, de diagrammes circulaires et d'histogrammes

Construire des visualisations complexes avec Seaborn

  • Visualisation de Pandas DataFrame
  • Tracer des barres et des agrégats
  • Implémentation des tracés KDE, Box et Violin
  • Analyse des distributions statistiques

Rendre les visualisations interactives avec Bokeh

  • Tracer avec des glyphes de base
  • Créer des mises en page pour des visualisations multiples
  • Style et attributs visuels
  • Ajout d'interactivité (légendes interactives, actions de survol et widgets)
  • Mise en œuvre de sélections liées

Visualiser des données géospatiales avec Folium

  • Tracer des cartes interactives
  • Utilisation de calques et de tuiles
  • Ajouter des marqueurs et des chemins

Dépannage

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Audience

  • Analystes de données
  • Data scientists
 14 heures

Nombre de participants



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