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【好课推荐】菊安酱和菜菜的Python可视化50图(基于Matplotlib与Seaborn)

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作者:CDA网校

来源:CDA网校

01 为什么要学这门课?

在当今信息时代的广泛应用和价值中,Python数据可视化扮演着重要角色。Python数据可视化能够提高沟通效果,将复杂的数据转化为易于理解和传达的图形,从而更好地与他人分享和传递信息。通过Python数据可视化,能够发现趋势和模式,帮助做出更准确的决策,并指导业务策略。还可以增强数据驱动决策能力,帮助识别问题、优化流程,并发现机会。能够探索数据背后的故事,引起观众共鸣,并激发对数据的兴趣和好奇心。拥有良好的Python数据可视化能力将增加竞争力,提升个人职业发展和就业机会,同时增强企业的竞争力和创新能力。

总而言之,学习Python数据可视化是获取、理解和传达信息的关键技能。无论从个人发展还是企业发展来看,掌握Python数据可视化都是一项非常有价值的技能。不仅能够帮助我们更好地解读和利用数据,还能够将复杂的概念和见解以直观的方式呈现,从而提升沟通和决策的效果。

02  如何学这门课?

为助你提升数据分析能力、数据可视化能力,课程将为提供逻辑性的数据探索、完整的代码解读、图形参数调试等内容,并要求具备Python基础和数据相关基本概念的了解。通过这门课程,提高自己的数据分析和表达能力,对职业发展和个人成长有帮助。

为了让大家更方便地学习,我们的课程以录播的方式进行,一共分为6章,82课时,预计两周内就能学完。

03  这门课谁适合学?

数据分析师和科学家:对于从数据中提取见解并有效传达结果的专业人士,数据可视化是一项重要的技能。这门课程可以帮助他们更好地理解和应用各种图形展示方法,提高数据分析和表达能力。

学生和研究人员:如果你正在进行学术研究或者其他类型的研究项目,数据可视化是一种有效的方式来展示和解释研究结果。这门课程可以帮助你学习如何通过图形展示来传达你的研究成果。

商务和市场营销专业人士:在商务和市场营销领域,数据可视化对于理解市场趋势、消费者行为和竞争情报非常重要。通过学习这门课程,你可以掌握各种图形展示方法,帮助你更好地分析和解读市场数据。

对数据可视化感兴趣的任何人:不论你是否有相关背景知识,只要你对数据可视化感兴趣,都可以参加这门课程。课程会按照渐进式的方式进行讲解,帮助你逐步掌握基础和高级的数据可视化技巧。

04 这门课学什么?

这是一门数据可视化的基础入门课。一共6个章节,82个课时,除了理论讲解外,还会有案例带你上手操作。

第1章: 课程介绍 + 可视化模块安装 
  课时1:课程介绍+ 可视化模块的安装
  课时2:数据集
  
第2章: 关联(Correlation)
  课时3:关联图Ipy文件
  课时4:散点图(1):绘制一个简单的散点图
  课时5:散点图(2):绘制多种颜色和图例的散点图
  课时6:散点图(3):找出数据,图例和颜色的列表
  课时7:散点图(4):绘制复杂图像
  课时8:散点图(5):解读图像:解读面积和人口的关系
  课时9:【选学】散点图 (6):使用逻辑回归探索未知标签
  课时10:散点图(7):解读图像:教育,贫困,面积和人口的关系
  课时11:气泡图(1):点的尺寸所携带的信息
  课时12:气泡图(2):参数s的陷阱
  课时13:气泡图(3):图例为什么不能是一致大小?
  课时14:气泡图(4):给气泡图加上文字
  课时15:气泡图(5):在气泡图上绘制凸包
  课时16:带最佳拟合线的散点图(1):认识绘制最佳拟合线散点图的函数
  课时17:带最佳拟合线的散点图(2):绘制一图两线的图像
  课时18:带最佳拟合线的散点图(3):一图多线,多图一线
  课时19:带最佳拟合线的散点图(4):图像解读
  课时20:抖动的带状图与计数图
  课时21:边缘直方图(1):对画布进行分割
  课时22:边缘直方图(2):认识直方图,认识绘制直方图的函数
  课时23:边缘直方图(3):认识数据 + 代码解读
  课时24:边缘直方图(4):图像解读
  课时25:边缘箱线图
  课时26:相关性矩阵图 (1):相关性矩阵图存在的必要性
  课时27:相关性矩阵图 (2):计算相关性矩阵,绘制图像
  课时28:相关性矩阵图 (3):图像解读
  课时29:成对分析图
  
第3章:偏差(Deviation)
  课时30:偏差图IPY文件
  课时31:发散型条形图(1) 认识偏差图并绘制简单条形图
  课时32:发散型条形图(2) 对简单条形图进行变形
  课时33:发散型条形图(3) 认识数据集并绘制目标图形
  课时34:发散型条形图(4) 图形解读
  课时35:发散型文本图
  课时36:发散型包点图(1) 绘制简单包点图
  课时37:发散型包点图(2) 认识数据并绘制包点图
  课时38:发散型包点图(3) 弱化图形边框并解读源码
  课时39:棒棒糖图(1) 认识带标记的发散型棒棒糖图
  课时40:棒棒糖图(2) 绘制基础棒棒糖图并且强调某一款车型
  课时41:棒棒糖图(3) 添加补丁
  课时42:棒棒糖图(4) 添加注释
  课时43:面积图(1) 认识面积图并绘制简单面积图
  课时44:面积图(2) 认识数据集并绘制面积图
  课时45:面积图(3) 给面积图添加装饰
  课时46:面积图(4) 给面积图添加注释并解读源码
  
第4章:排序(Ranking)
  课时47:排序图IPY文件
  课时48:有序条形图(1):认识绘制条形图的函数
  课时49:有序条形图(2):处理绘图所需的数据集
  课时50:有序条形图(3):面向对象的可视化:plt.subplots
  课时51:有序条形图(4):添加注解,装饰图像
  课时52:有序条形图(5):绘制长方体 + 面向对象绘图的第一个问题
  课时53:有序条形图(6):面向对象绘图的第二个问题 + 图像解读
  课时54:棒棒糖图 & 包点图
  课时55:坡度图(1):认识在连点之间连线的函数
  课时56:坡度图(2):认识数据 + 代码解读
  课时57:坡度图(3):解读图像 - 1952~1957年之间的亚洲
  课时58:哑铃图(1):认识数据,代码解读
  课时59:哑铃图(2):代码解读 +图像解读
  
第5章:分布(Distribution)
  课时60:分布图IPY课件
  课时61:连续变量直方图(1) 认识连续变量直方图
  课时62:连续变量直方图(2) 绘制连续变量直方图
  课时63:连续变量直方图(3) 源代码解读及图形解读
  课时64:分类变量直方图
  课时65:密度图(1) 认识密度图
  课时66:密度图(2) 绘制密度图并解读图形
  课时67:直方密度曲线图
  课时68:joyplot(1) joyplot名字的由来
  课时69:joyplot(2) 认识joyplot函数并绘制鸢尾花数据集的joyplot
  课时70:joyplot(3) 绘制目标图形并解读图形
  课时71:分布式包点图(1)导入数据并做简单数据处理
  课时72:分布式包点图(2)绘制目标图形
  课时73:分布式包点图(3)源码及图形解读
  
第6章: 组成(Composition)
  课时74:week5 组成图.ipynb
  课时75:华夫饼图 (1):认识绘制华夫饼图的库
  课时76:华夫饼图 (2):参数bbox_to_anchor详解
  课时77:华夫饼图 (3):认识数据,准备数据
  课时78:华夫饼图 (4):绘制图像
  课时79:华夫饼图 (5):解读图像,华夫饼图的适用范围
  课时80:饼图
  课时81:树形图
  课时82:条形图(柱状图)

部分案例与实操代码截图:

最后,以上就是推荐课程的全部介绍,想要报名课程,可以扫描下方二维码或者点击原文链接报名课程,早学习早提升哦。


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