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Plan du cours

Introduction

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

Premiers pas

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

Création de graphiques linéaires et de diagrammes avec Matplotlib

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

Construction de visualisations complexes avec Seaborn

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

Rendre les visualisations interactives avec Bokeh

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

Visualisation des données géospatiales avec Folium

  • Tracé 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
  • Une expérience de programmation en Python

Public

  • Analystes de données
  • Data scientists
 14 Heures

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