Udemy – Data Science – Visualisation de donnée avec Python
Udemy – Data Science – Visualisation de donnée avec Python
ISO + Fichiers source | Français | 3 H 01 Min | 5.9 Go
Visualisation de données en Python/Visualisation de donnée avec Matplotlib, seaborn et Folium en python/Data Science. Vous souhaitez entrer dans le monde de la Data science et apprendre à bien Visualiser des données ? Ce cours est fait pour vous ! Ce cours traite des différents outils de visualisation de données avec Python utilisées en Data Science pour réussir son Analyse Exploratoire de Données (EDA). Tout au long de la formation, on passera pas moins de 10 outils de Visualisation Python. Ce cours vous aidera vraiment à acquérir toutes les notions de base ses différents outils de visualisations de données. Il vous permettra ainsi plus de confiance et plus de vitesse dans la réalisation de vos futures visualisations de données.
À qui ce cours s’adresse-t-il ?
• Toute personne curieuse de la Data Science
• Toute personne souhaitant commencer une carrière en Data Science
• Personne souhaitant apprendre les meilleurs outils de visualisation de données avec Python
• Etudiants en Data science souhaitant maîtriser la visualisation des données avec Python
• Débutant en programmation souhaitant apprendre les librairies scintifiques de Python
• Toute personne voulant acquérir de nouvelles connaissances
Ce que vous apprendrez :
• Visualisation des données en utilisant les meilleures pratiques de création de graphiques et de visuels avec Python
• La génération de différents outils de visualisation à l’aide de la bibliothèque Python Matplotlib, tels que les tracés linéaires, les tracés de zone, les histogrammes, les diagrammes à barres, les diagrammes en boîtes et les diagrammes circulaires
• Seaborn, une autre bibliothèque de visualisation de données en Python, ainsi que comment l’utiliser pour créer des graphiques statistiques attrayants
• Folium et son utilisation pour créer des cartes et visualiser des données géospatiales
Programme de cours :
Section 1 – Quelques Bases
• Installation de l’environnement Anaconda et prise en main de Jupyter Notebook
• Lire un fichier csv et Excel dans un dataframe
Section 2 – Introduction aux outils de visualisation
• Introduction à la visualisation des données
• Tracé de base avec Matplotlib
• Ensemble de données sur l’immigration au Canada
• Tracés de lignes
Section 3 – Outils de visualisation de base avec matplotlib
• Graphique en zone
• Histogrammes
• Diagrammes en barres
Section 4 – Outils de visualisation spécialisés avec matplotlib
• Diagramme circulaire
• Box Plots
• Nuage de points (Scatter Plots)
Section 5 – Visualisation de données avec seaborn
• Graphique en ligne (Line plot)
• Graphique en barre (Bar chart)
• Cartes thermiques (Heatmaps)
• Nuages de points (Scatter plots)
• Histogramme
• Diagramme de densité KDE
Section 6 – Création de cartes et visualisation de données géospatiales
• Introduction au Folium et aux styles de cartes
• Cartes avec marqueurs
• Cartes choroplèthes
Prérequis :
• Des connaissances de base en Python serait un atout, mais pas indispensable
Plus d’info:
_https://www.udemy.com/course/data-science-visualisation-de-donnee-avec-python/
