Data Visualization with Google Colab

• Podstawowa wiedza z programowania Python
• Zapoznanie z podstawowymi koncepcjami danych

Grupa docelowa

• Naukowcy danych
• Specjaliści od danych

Data Visualization z Google Colab to kurs przeznaczony do wprowadzenia uczestników w podstawy wizualizacji danych za pomocą potężnych bibliotek Python, takich jak Matplotlib i Seaborn w środowisku Google Colab.

To prowadzone przez instruktora szkolenie online lub stacjonarne jest skierowane do początkujących naukowców danych, którzy chcą nauczyć się tworzenia znaczącej i wizualnie przyjemnej wizualizacji danych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Konfigurować i nawigować Google Colab do wizualizacji danych.
• Tworzyć różne rodzaje wykresów za pomocą Matplotlib.
• Używać Seaborn do zaawansowanych technik wizualizacji.
• Dostosowywać wykresy dla lepszej prezentacji i przejrzystości.
• Interpretować i przedstawiać dane za pomocą narzędzi wizualnych.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

Wprowadzenie do Google Colab do Wizualizacji

• Przegląd Google Colab
• Konfiguracja Google Colab
• Nawigacja po interfejsie Google Colab

Rozpoczynanie pracy z Data Visualization

• Znaczenie wizualizacji danych
• Wprowadzenie do bibliotek wizualizacyjnych Python

Podstawowe wykresy z użyciem Matplotlib

• Tworzenie prostych wykresów
  • Wykresy liniowe
  • Wykresy słupkowe
  • Wykresy kołowe
• Dostosowywanie wykresów
  • Tytuły, etykiety i legendy
  • Kolory, style i motywy

Zaawansowane wykresy z użyciem Matplotlib

• Podwykresy i wielokrotne wykresy
• Praca z adnotacjami
• Zapisywanie i eksportowanie wykresów

Wprowadzenie do Seaborn

• Przegląd Seaborn
• Tworzenie wykresów statystycznych
  • Wykresy rozkładu
  • Wykresy regresji
  • Wykresy kategoryczne

Dostosowywanie wykresów Seaborn

• Estetyka i motywy
• Zaawansowane dostosowywanie
• Łączenie Seaborn z Matplotlib

Obsługa i wizualizacja zbiiorów danych z życia rzeczywistego

• Importowanie zbiorów danych
• Czyszczenie i przygotowywanie danych
• Wizualizowanie skomplikowanych danych

Współpraca w projektach wizualizacyjnych

• Dzielenie się i współpraca w zeszytach
• Funkcje współpracy w czasie rzeczywistym
• Najlepsze praktyki w projektach współpracy

Porady i najlepsze praktyki

• Skuteczne techniki wizualizacji danych
• Unikanie typowych pułapek wizualizacji
• Poprawianie estetyki i czytelności

Podsumowanie i następne kroki