Dieser Kurs führt die Teilnehmer in die Grundlagen der Informationsvisualisierung ein, wobei der Schwerpunkt auf der Erstellung von Berichten und Diagrammen mit der matplotlib-Bibliothek liegt. Der Kurs beginnt mit einer Perspektive des Designs und der Informationskompetenz. Dabei geht es darum, was eine gute und was eine schlechte Visualisierung ausmacht und was statistische Maße in Bezug auf Visualisierungen bedeuten. Die zweite Woche konzentriert sich auf die Technologie zur Erstellung von Visualisierungen in Python, matplotlib, und führt die Benutzer in die besten Praktiken bei der Erstellung grundlegender Diagramme und in die Umsetzung von Designentscheidungen im Framework ein. In der dritten Woche werden die in matplotlib verfügbaren Funktionen vorgestellt und eine Reihe grundlegender statistischer Diagramme demonstriert, anhand derer die Lernenden erkennen können, wann eine bestimmte Methode für ein bestimmtes Problem geeignet ist. Der Kurs endet mit einer Diskussion über andere Formen der Strukturierung und Visualisierung von Daten.

Angewandtes Plotten, Diagrammerstellung & Datendarstellung in Python
Holen Sie sich eines unserer besten Angebote und erweitern Sie Ihre Fähigkeiten mit 50% Rabatt auf Coursera Plus. Jetzt sparen.

Angewandtes Plotten, Diagrammerstellung & Datendarstellung in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“

Dozent: Christopher Brooks
208.433 bereits angemeldet
Bei enthalten
Fragen Sie Coursera
6,288 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie, was eine gute oder schlechte Visualisierung ausmacht
Best Practices für die Erstellung grundlegender Diagramme kennenlernen
Identifizieren Sie die Funktionen, die für bestimmte Probleme am besten geeignet sind
Erstellen Sie eine Visualisierung mit matplotlb
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Grafische Darstellung
- Kategorie: Datenkompetenz
- Kategorie: Statistische Visualisierung
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Präsentation der Daten
- Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
- Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
- Kategorie: Grafische und visuelle Gestaltung
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent

Mehr von Datenanalyse entdecken
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser Testzeitraum
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
67,11 %
- 4 stars
23,15 %
- 3 stars
6,21 %
- 2 stars
1,97 %
- 1 star
1,54 %
Zeigt 3 von 6288 an
Geprüft am 2. Okt. 2017
it is a good course to help me have a glance to the data visualization area. However, I think I cannot learned a lot from the course and the homework is so easy that I haven't practice enough.
Geprüft am 12. Jan. 2022
Beautifully designed course to grasp and utilize the knowledge gained. Also the assignments are meant to utilize real world data and practical solutions to it! wonder course, highly recommended!
Geprüft am 11. Juni 2020
Great course with lots of learning. The lectures were crisp and the course inspired us to look at materials beyond the course and in the internet which is a important skill for any data scientist
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.





