Kursbeschreibung
Der effektive Einsatz von Visualisierungstechniken erfordert eine Kombination von Fähigkeiten, einschließlich der Kenntnis einer Programmierplattform wie Python Version 3.x, ein solides Hintergrundwissen über das Hoch- und Herunterladen von Daten und das Parsen von Daten in Datenstrukturen, die Verwendung von Dateien wie CSV und JPEG und die Kenntnis einer Reihe von Bibliotheken für Python. In diesem Kurs wird ein Rahmen geschaffen, der mit Hilfe von Open-Source-Tools zeigt, wie man verschiedene Visualisierungsprojekte angehen kann. Es handelt sich um einen praxisorientierten Kurs, bei dem die Teilnehmer Python 3.x auf mittlerem Niveau als treibende Kraft hinter den Visualisierungen verwenden. Kenntnisse und frühere Verwendung von Import und die damit verbundenen Anforderungen, um einen Import für Python verfügbar zu machen, werden vorausgesetzt.
Der erfolgreiche Datenvisualisierungsexperte kann Daten beschaffen, sie in ein funktionierendes Modell einfügen und die Informationen mit Hilfe von Tausenden von möglichen Darstellungen visualisieren. In diesem Kurs wird ein dreistufiger Prozess vorgestellt, der zu einer Visualisierung führt. Der Prozess beginnt mit der Beschaffung Ihrer Daten, und Sie lernen einige der gängigsten Methoden zur Beschaffung oder Erstellung Ihrer eigenen Datensätze kennen. Sobald Sie die Rohdaten haben, werden wir uns ansehen, wie Sie diese darstellen können und welche anderen Informationen Sie benötigen, wie z. B. Zeitreihendaten. Nachdem Sie die Daten beschafft und in ein geeignetes Modell eingefügt haben, lernen Sie schließlich, wie Sie eine, zwei oder mehrere Variablen in einer der Tausenden von verfügbaren Darstellungsoptionen darstellen können.
Was Sie lernen werden
- Verstehen Sie Python 3.x auf fortgeschrittenem Niveau als treibende Kraft hinter Visualisierungen
- Importieren Sie Python-Bibliotheken und erfüllen Sie die Anforderungen, um einen Import für Python verfügbar zu machen
- Wenden Sie Datenverwaltungstechniken in Python an, einschließlich Datenquellen, Parsing und Modellierung mit Dateien wie CSVs und JPEGs
- Nutzen Sie Daten über Methoden wie Web Scraping und APIs und erstellen Sie Ihre eigenen Datensätze
- Zeichnen Sie eine, zwei oder mehr Variablen anhand gängiger Plot-Typen auf, einschließlich Liniendiagrammen, Histogrammen, Streudiagrammen, Wärmekarten und Balkendiagrammen
- Erkennen Sie häufige Verwendungen typischer Plots und visualisieren Sie Daten auf geografischen Karten
Wichtige Erkenntnisse
- Der Kurs präsentiert einen dreistufigen Prozess für die Erstellung einer Visualisierung: Beschaffung Ihrer Daten, Einfügung in ein geeignetes Modell und Darstellung einer oder mehrerer Variablen.
- Eine effektive Visualisierung erfordert Arbeitskenntnisse von Python 3.x, Hintergrund beim Hochladen, Herunterladen und Parsing von Daten, Verwendung von Dateien wie CSVs und JPEGs und Kenntnisse eines Toolsets von Python-Bibliotheken.
- Der Kurs ist praktisch ausgerichtet, wobei Schüler Python 3.x auf fortgeschrittenem Niveau nutzen, um die Visualisierungen zu lenken.
- Kenntnisse und vorherige Verwendung von Import sowie die Anforderungen, um einen Import für Python verfügbar zu machen, sind eine Voraussetzung.
- Ein erfolgreicher Datenvisualisierungsexperte kann Daten beschaffen, sie in ein funktionierendes Modell einfügen und Informationen über tausende möglicher Plots visualisieren.
Häufig gestellte Fragen
Was sind die Voraussetzungen für diesen Kurs?
Dieser Kurs erfordert Arbeitskenntnisse von Python 3.x auf fortgeschrittenem Niveau, umfassenden Hintergrund beim Hochladen, Herunterladen und Parsing von Daten in Datenstrukturen, Verwendung von Dateien wie CSVs und JPEGs und Kenntnisse eines Toolsets von Python-Bibliotheken. Kenntnisse und vorherige Verwendung von Import sowie die Anforderungen, um einen Import für Python verfügbar zu machen, sind eine Voraussetzung.
Was behandelt dieser Kurs?
Der Kurs erstellt einen Rahmen mit Open-Source-Tools und präsentiert einen dreistufigen Prozess für die Visualisierung: Beschaffung Ihrer Daten, Einfügung in ein geeignetes Modell und Darstellung einer, zwei oder mehrerer Variablen. Er behandelt Plot-Typen wie Liniendiagramme, Histogramme, Streudiagramme, Wärmekarten und Balkendiagramme sowie Daten-Scraping im Web und APIs, Darstellung auf geografischen Karten und Datenvisualisierung in Technologie, Kunst und maschinellem Lernen.
Ist dies ein praktischer Kurs?
Ja. Dies ist ein praktischer Kurs, in dem Schüler Python 3.x auf fortgeschrittenem Niveau nutzen, um die Visualisierungen zu lenken.
Wie nähert sich der Kurs dem Aufbau einer Visualisierung?
Er präsentiert einen dreistufigen Prozess: zuerst Beschaffung oder Erstellung Ihrer eigenen Datensätze, dann Darstellung der Rohdaten und Identifikation anderer Informationen, die Sie möglicherweise benötigen, wie Zeitzeilinendaten, und schließlich Darstellung einer, zwei oder mehrerer Variablen mit einer der tausenden verfügbaren Plot-Optionen.










