Robot
Складчик
- #1
[udemy] Визуализация данных Python с использованием Seaborn — продвинутый уровень [Exam Turf]
- Ссылка на картинку
Изучите привлекательную и информативную статистическую графику и визуализацию данных в Python с помощью Seaborn.
Английский
Видео с переводом авто [авто]
Чему вы научитесь
Вы узнаете о различных типах визуализации, о том, что следует учитывать перед выбором
типа визуализации, настройке визуализации, использовании цветовых палитр и т. д., которые будут очень полезными навыками, которые очень востребованы в наши дни.
В рамках этой части учебной программы расширенные концепции инструмента Seaborn, которые представляют собой введение в Seaborn Advance, построение структуры мультиграфических сеток,
Требования
Основным предварительным условием для этого курса является то, что студент или профессионал должен иметь базовые знания и понимание инструментов и методов машинного обучения, а также должен иметь базовые знания и обзор методов науки о данных. Помимо этого, он также должен знать основные аналитические концепции, которые необходимы при выборе этого курса. Пользователь также должен иметь математические знания, поскольку большинство используемых алгоритмов и обсуждаемых концепций основаны на математике.
Описание
В рамках этой учебной программы участники приобретут множество навыков, таких как визуализация статистических взаимосвязей, различные типы визуализаций, точечные диаграммы, построение графиков с категориальными данными, гистограммы, цветовые палитры, визуализация линейных отношений, двумерные распределения, одномерные распределения, визуализация распределение набора данных, кошачья диаграмма, забастовочная диаграмма и т. д.
По результатам обучения учащиеся могут легко войти в отрасль в качестве аналитика
данных, бизнес-аналитика, статистика, инженера по качеству, менеджера по качеству, консультанта, руководителя группы, статистического аналитика, инженера по тестированию программного обеспечения, инженера по обеспечению качества, консультанта, менеджера по аналитике и многие другие. другие разнообразные области открыты для людей, чтобы показать свой потенциал и навыки в мире .
В рамках этой части учебной программы расширенные концепции инструмента Seaborn, которые представляют собой введение в Seaborn Advance, построение структуры мультиграфических сеток, условные малые умножения, использование пользовательских функций, построение парных отношений данных, выбор цветовых палитр, использование различных стилей морских фигур. , установка различных цветовых палитр, предварительное использование эталонных файлов и т. д.
В области аналитики и науки о данных существует огромное количество библиотек, которые с каждым днем набирают огромную популярность благодаря широкому спектру преимуществ и функций, которые они могут предложить. Одной из таких важных библиотек является matplotlib, из которой состоит Seaborn. Эти библиотеки вместе используются для визуализации и создания прогнозов хорошего уровня, которые специально основаны на результатах данных. Эти графики помогают анализировать и определять характер данных и то, как их можно использовать для более эффективного использования. Seaborn основан на Python, который построен поверх Matplotlib, поэтому он включает в себя все функции, которые присутствуют в основных библиотеках.
Для кого этот курс:
Целевой аудиторией становится любой, кто заинтересован в изучении этого учебника по Python Seaborn Tutorial и выполняет вышеупомянутые предварительные условия. Обычно это такие специалисты, как специалисты по данным, инженеры данных, аналитики, консультанты, разработчики программного
обеспечения, инженеры-программисты, тестировщики. Помимо этих профессионалов, каждый, кто работает над созданием чего-то собственного, например, предприниматель, составляет идеальную часть аудитории, а также студенты, независимо от того, являются ли они непосредственно выпускниками колледжа или хотят сделать что-то гораздо более творческое и большее, могут использовать этого курса гораздо мудрее.
Английский
Видео с переводом авто [авто]
Чему вы научитесь
Вы узнаете о различных типах визуализации, о том, что следует учитывать перед выбором
В рамках этой части учебной программы расширенные концепции инструмента Seaborn, которые представляют собой введение в Seaborn Advance, построение структуры мультиграфических сеток,
Требования
Основным предварительным условием для этого курса является то, что студент или профессионал должен иметь базовые знания и понимание инструментов и методов машинного обучения, а также должен иметь базовые знания и обзор методов науки о данных. Помимо этого, он также должен знать основные аналитические концепции, которые необходимы при выборе этого курса. Пользователь также должен иметь математические знания, поскольку большинство используемых алгоритмов и обсуждаемых концепций основаны на математике.
Описание
В рамках этой учебной программы участники приобретут множество навыков, таких как визуализация статистических взаимосвязей, различные типы визуализаций, точечные диаграммы, построение графиков с категориальными данными, гистограммы, цветовые палитры, визуализация линейных отношений, двумерные распределения, одномерные распределения, визуализация распределение набора данных, кошачья диаграмма, забастовочная диаграмма и т. д.
По результатам обучения учащиеся могут легко войти в отрасль в качестве аналитика
В рамках этой части учебной программы расширенные концепции инструмента Seaborn, которые представляют собой введение в Seaborn Advance, построение структуры мультиграфических сеток, условные малые умножения, использование пользовательских функций, построение парных отношений данных, выбор цветовых палитр, использование различных стилей морских фигур. , установка различных цветовых палитр, предварительное использование эталонных файлов и т. д.
В области аналитики и науки о данных существует огромное количество библиотек, которые с каждым днем набирают огромную популярность благодаря широкому спектру преимуществ и функций, которые они могут предложить. Одной из таких важных библиотек является matplotlib, из которой состоит Seaborn. Эти библиотеки вместе используются для визуализации и создания прогнозов хорошего уровня, которые специально основаны на результатах данных. Эти графики помогают анализировать и определять характер данных и то, как их можно использовать для более эффективного использования. Seaborn основан на Python, который построен поверх Matplotlib, поэтому он включает в себя все функции, которые присутствуют в основных библиотеках.
Для кого этот курс:
Целевой аудиторией становится любой, кто заинтересован в изучении этого учебника по Python Seaborn Tutorial и выполняет вышеупомянутые предварительные условия. Обычно это такие специалисты, как специалисты по данным, инженеры данных, аналитики, консультанты, разработчики программного
