Schulungsübersicht

Fortgeschrittene Plots mit Matplotlib

Grundlegende Plots mit Matplotlib

Kooperative Visualisierungsprojekte

Anpassung von Seaborn-Plots

Erste Schritte mit Data Visualization

Behandlung und Visualisierung realer Datensätze

Einführung in Google Colab für die Visualisierung

Einführung in Seaborn

Zusammenfassung und Nächste Schritte

Tipps und Best Practices

  • Ästhetik und Themes
  • Fortgeschrittene Anpassungen
  • Kombinieren von Seaborn mit Matplotlib
  • Erstellen einfacher Plots
    • Linienplots
    • Balkendiagramme
    • Tortendiagramme
  • Anpassen von Plots
    • Titel, Beschriftungen und Legenden
    • Farben, Stile und Themes
  • Effektive Visualisierungstechniken für Daten
  • Vermeidung von häufigen Visualisierungsfallstricken
  • Verbesserung der visuellen Erscheinung und Klarheit
  • Bedeutung von Datenvisualisierung
  • Einführung in Python Visualisierungsbibliotheken
  • Importieren von Datensätzen
  • Bereinigen und Vorbereiten der Daten
  • Visualisierung komplexer Daten
  • Übersicht über Google Colab
  • Einrichtung von Google Colab
  • Navigieren des Google Colab-Interfaces
  • Übersicht über Seaborn
  • Erstellen von statistischen Plots
    • Verteilungsplots
    • Regressionsplots
    • Kategoriale Plots
  • Teilen und Zusammenarbeiten an Notebooks
  • Echtzeit-Kollaborationsfunktionen
  • Best Practices für kollaborative Projekte
  • Subplots und mehrere Plots
  • Arbeit mit Anmerkungen
  • Speichern und Exportieren von Plots

Voraussetzungen

Zielgruppe

  • Grundkenntnisse in Python Programmierung
  • Vertrautheit mit grundlegenden Datenkonzepten
  • Datenwissenschaftler
  • Dataprofessionals
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (4)

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