数据可视化 Python
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数据可视化 Python课程细节
中途你将
学习数据可视化基本原理并应用到实战项目
Python使用数据可视化算法进行高级分析
Python使用不同视觉化库提高熟练性
工作1:1专家导师, 提供个性化支持、建议和反馈
加入活跃社区5000多毕业生和700名教官,并访问独家事件和网络研讨会
完全在线
平均每周15至20小时学习2个月
个性化导师
课程导师评分4.96/5
Outcome-oriented
完成证书完整组合项目
为什么要学习数据可视化
加深对Python的理解
学习ython可视化, 不仅提高ython库精通性, 也为向数据科学过渡铺路
以数据可视化技巧促进你的职业生涯
超充电复发-无论是想在侧项目上工作,建立自己的企业,或只是为公司提供大技巧-学习数据可视化是最大化你提供值的确定法
数据可视化专家需求高
雇主高度评价分析师有能力以方便用户和易理解的方式提交数据,使组织内各部门间有效通信成为可能
何必选职业美术课
同自己的课程导师一起工作
将享受真正协作在线学习经验, 配有量身定制的文字视频反馈 从专家做你做的一切
完全平衡理论实践
由内部设计课程 与领先数据可视化专家协作, 课程帮助你处理各种Python库, 并使用交互仪表板展示你的洞察力
结束作业准备组合
受导师专家建议引导 完成课程组合 完成专业案例研究 展示你思维能力像数据可视化专家
相遇新队
职业Foundry从不孤单从开始课程的那一刻起,你将分配个人导师经验丰富并有影响力的专家将担任您的教程、教程和知道课程的每一步-提供个性化支持、建议和反馈
师傅
导师会提供详细视频评审 每一个项目你完成课程
导师们不单在行业顶级公司自命名,
基于项目的课程让你思考像数据可视化专家
学习技能你需要出名数据分析师 数据可视化技巧
由经验丰富的设计师创建,产业专家编写,并更新课程编辑,课程设置将作为学习经验的基础
成绩1:网络可视化和自然语言处理
1.1Freelance和Python工具
vwin德赢娱乐官网分析工具写执行Python代码并总结各种数据分析项目的有效性,评价各种工具的优缺点
1.2 搭建Python工作空间
应用GitHub命令知识克隆存储器并执行推拉请求,创建SSH密钥从本地机访问存储器,并执行代码推送GitHub存储器中的新请求
1.3 Python虚拟环境
aconda理解并创建并激活虚拟环境并执行aconda函数
1.4 存取Web数据并编译数据
验证使用条件解释数据裁剪的法律和伦理复杂性
组织环境执行数据抓取,将Python库引入虚拟环境,并用网站抓取数据收集Web数据
1.5文本挖掘
应用文本挖掘技术数据集,评价各种文本挖掘技术进行特定分析,并创建条状图展示文本挖掘数据
1.6NLP网络分析
评估数据格式,确定数据集是否需要对接,对文本应用自然语言处理算法,并应用NLP算法输出为网络分析创建数据框架
1.7 创建网络可视化
使用 Python 代码创建网络图,通过解释如何提高网络图质量分析,并应用网络图改进创建最终迭代
成绩2:带Python板
2.1 创建机板工具
分析不同可视化工具,比较不同场景中的可用性,分析可供仪表板使用的不同Python库,开展研究并评价Python仪表板
2.2 项目规划并附API网络数据
华府通过创建问题列表解决问题分析任务并开发创建仪表板计划
应用API网页收集数据并应用Python代码结构化非结构化数据集清理并合并
2.3 可视化库基础
区分程序式编程和面向对象式编程,用Matplotlib创建条形线图
可视化图中的组件定义,应用定制特征并分析可视化解释数据
2.4 可视化库基础2
使用Seaborn创建条形图和线形图,使用可视化分析绝对变量,并解释使用facetGrid分析的好处
2.5高级地理空间绘图
Python应用函数汇总数据,使用开普勒.gl创建地理空间图解,并应用滤波分析地图识别数据模式
2.6 创建ython机板
编程创建图表,执行ython脚本运行程序,应用代码初始化Streamlitp
2.7 精炼显示机
将基本设计原理应用到仪表板上,用Streamlit创建多页仪表板,用Streamlit部署仪表板,通过解释可视化分析数据并通过演示提供分析
物价
数据可视化 Python
- 通过综合项目课程学习
- 接收课程教程定期个人化反馈
- 提供两个数据可视化项目,这将构成你专业组合基础
- 深入审查您的组合项目 从导师视频调用
- 获取排它性访问全球社区+事件和网络研讨会
FAQ
本课面向那些想学习使用Python使用数据可视化算法和模型进行高级分析者vwin德赢娱乐官网Python课程数据可视化课程作为数据分析程序的专门课程提供,或可被视为单课
成功完成课程需要经验编程语言Python需要经验工具软件如Excel和Jupyter笔记本 经验统计算法使用许多公共库处理数据时,你应该感到自在,例如Pandas、NumPy和Seabornython基本命令也必须实践于Jupyter笔记本或类似工具中,例如Google Colab、nteract、VS代码或JupyterLite
外加你需要:*
- 兴趣机器学习
- 写语英语精通B2级或更高
- 计算机(macOS、Windows或Linux)配有摄像头、麦克风和互联网连接
注:你需要投入一些独立学习时间(大约每周1-2小时),以熟悉你在整个课程使用的工具并学习使用工具
工具使用朱比特实验室、吉图布实验室、安那康达实验室和皮顿实验室并使用Word处理工具
所有工具软件都免费使用-不增加费用
兼容操作系统:Windows 11、macOS版本10.13
问题解答联系我们获取更多有关操作系统需求的信息
对,课程完全异步上网-所以你只要上网并按时完成课程,随时随地都可学习
但这不表示学习经历孤立或孤独并访问Slack活跃学生群
严格实用学习方法有机会实战应用所学每一项实践都归结成组合项目,由导师审查,向雇主显示课程中学习点播技巧
预留15至20小时学习,大约两个月内完成课程(8周)。每周30-40小时, 约一个月内完成课程(四周)。
对,我们为您的专业课程提供两种支付选择先先支付全费省点小钱如果不可行,您可支付固定金额前置(视货币而定的变量),余下部分分三次支付
课程虽非大学认证课程,但与德国远程学习国家机构ZFU(Staatliche Zentralstellefur Fernunterricht)一起经历严格的质量保证和认证过程
这一过程确保课程高端学习经验优异有效
成功完成认证过程后,课程分配独有核准号(7443623),可对照公共寄存器检查
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