데이터 시각화 with Python

Prerequisites:

• 데이터 과학 개념에 대한 이해
• Python 프로그래밍 경험

청중

• 데이터 분석가
• 데이터 과학자

Overview:

데이터 시각화는 패턴이나 추세를 분석하기 위해 데이터를 그래픽 및 시각적 표현으로 변환하는 방법입니다. 이 과정은 Python을 사용하여 데이터 시각화를 생성하고 일반적인 사용 사례에 대한 실용적인 통찰력을 얻는 데 중점을 둡니다.

이 강사가 진행하는 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python을 사용하여 코드에서 직접 대화형 데이터 시각화를 구축하려는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python을 사용하여 데이터 시각화 생성을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 데이터 시각화 핵심 개념, 사용 사례 및 도구를 이해합니다.
• Python에서 사용할 수 있는 다양한 라이브러리(Matplotlib, Seaborn, Bokeh 및 Folium)를 살펴보세요.
• Python을 사용하여 선 도표, 통계 그래프, 지리 공간 및 기타 복잡한 데이터 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.
• 데이터를 표현하고 해석하는 모범 사례와 기술을 알아보세요.

코스의 형식

• 대화형 강의 및 토론.
• 많은 연습과 연습.
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현합니다.

코스 맞춤화 옵션

• 이 과정에 대한 맞춤형 교육을 요청하려면 당사에 연락하여 예약하시기 바랍니다.

Course Outline:

소개

• 데이터 시각화 핵심 개념 개요
• 시각화 기술 및 도구

시작하기

• Python 라이브러리 설치(Matplotlib, Seaborn, Bokeh 및 Folium)
• 사용 사례 및 실제 사례

Matplotlib를 사용하여 선 도표 및 그래프 만들기

• 기본 선 플롯 만들기
• 스타일, 축 및 레이블 추가
• 여러 플롯 결합
• 막대 차트, 원형 차트 및 히스토그램 만들기

Seaborn으로 복잡한 시각화 구축

• Pandas DataFrame 시각화
• 막대 및 집계 표시
• KDE, 상자 및 바이올린 플롯 구현
• 통계 분포 분석

Bokeh를 사용하여 시각화를 대화형으로 만들기

• 기본 글리프를 사용한 플로팅
• 여러 시각화를 위한 레이아웃 만들기
• 스타일링 및 시각적 속성
• 상호작용 추가(대화형 범례, 호버 동작 및 위젯)
• 연결된 선택 구현

Folium으로 지리공간 데이터 시각화

• 대화형 지도 그리기
• 레이어 및 타일 사용
• 마커 및 경로 추가

문제 해결

요약 및 다음 단계

Overview in Category:

<loc>에서 진행되는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Python을 사용하여 코드에서 직접 대화형 데이터 시각화를 구축하려는 데이터 분석가 및 데이터 과학자를 대상으로 합니다.

이 교육이 끝나면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• Python을 사용하여 데이터 시각화 생성을 시작하는 데 필요한 개발 환경을 설정합니다.
• 데이터 시각화 핵심 개념, 사용 사례 및 도구를 이해합니다.
• Python에서 사용할 수 있는 다양한 라이브러리(Matplotlib, Seaborn, Bokeh 및 Folium)를 살펴보세요.
• Python을 사용하여 선 도표, 통계 그래프, 지리 공간 및 기타 복잡한 데이터 시각화를 만드는 방법을 알아보세요.
• 데이터를 표현하고 해석하는 모범 사례와 기술을 알아보세요.