Schulungsübersicht

Einführung

  • Überblick über die Kernkonzepte der Datenvisualisierung
  • Visualisierungstechniken und -werkzeuge

Erste Schritte

  • Installation der Python Bibliotheken (Matplotlib, Seaborn, Bokeh und Folium)
  • Anwendungsfälle und praktische Beispiele

Erstellen von Liniendiagrammen und Graphen mit Matplotlib

  • Erstellen einfacher Liniendiagramme
  • Hinzufügen von Stilen, Achsen und Beschriftungen
  • Kombinieren mehrerer Diagramme
  • Erstellen von Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen und Histogrammen

Erstellung komplexer Visualisierungen mit Seaborn

  • Visualisierung von Pandas DataFrame
  • Balkendiagramme und Aggregate erstellen
  • Implementieren von KDE-, Box- und Violin-Diagrammen
  • Analysieren von statistischen Verteilungen

Visualisierungen interaktiv gestalten mit Bokeh

  • Plotten mit einfachen Glyphen
  • Erstellen von Layouts für mehrere Visualisierungen
  • Stilisierung und visuelle Attribute
  • Hinzufügen von Interaktivität (interaktive Legenden, Hover-Aktionen und Widgets)
  • Implementieren von verknüpften Auswahlen

Visualisierung raumbezogener Daten mit Folium

  • Plotten von interaktiven Karten
  • Ebenen und Kacheln verwenden
  • Hinzufügen von Markierungen und Pfaden

Fehlersuche

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis für datenwissenschaftliche Konzepte
  • Python Programmiererfahrung

Publikum

  • Datenanalysten
  • Datenwissenschaftler
  14 Stunden
 

Teilnehmerzahl


Beginnt

Endet


Die Termine sind abhängig von der Verfügbarkeit und finden zwischen 09:30 und 16:30 statt.
Offene Schulungskurse erfordern mindestens 5 Teilnehmer.

Erfahrungsberichte (3)

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