Datenvisualisierung mit Python
( 30 Module )

Modul #1
Einführung in die Datenvisualisierung
Überblick über Datenvisualisierung, Bedeutung und Verwendung

Modul #2
Python-Grundlagen für die Datenvisualisierung
Überprüfung der Python-Grundlagen, einschließlich Datentypen, Bibliotheken und Syntax

Modul #3
Einführung in Matplotlib
Überblick über Matplotlib, Installation und grundlegende Diagrammtypen

Modul #4
Liniendiagramme und Streudiagramme
Erstellen von Liniendiagrammen und Streudiagrammen mit Matplotlib

Modul #5
Balkendiagramme und Histogramme
Erstellen von Balkendiagrammen und Histogrammen mit Matplotlib

Modul #6
Anpassen von Diagrammen mit Matplotlib
Anpassen des Erscheinungsbilds, der Beschriftungen und Legenden von Diagrammen mit Matplotlib

Modul #7
Einführung in Seaborn
Überblick über Seaborn, Installation und grundlegende Visualisierungstypen

Modul #8
Visualisieren von Verteilungen mit Seaborn
Visualisieren von Verteilungen mit Seaborns distplot und jointplot

Modul #9
Visualisierung kategorialer Daten mit Seaborn
Visualisierung kategorialer Daten mit Seaborns countplot und kategorialen Plots

Modul #10
Visualisierung von Regressionsanalysen mit Seaborn
Visualisierung von Regressionsanalysen mit Seaborns lmplot und regplot

Modul #11
Einführung in Plotly
Übersicht über Plotly, Installation und grundlegende Visualisierungstypen

Modul #12
Interaktive Visualisierungen mit Plotly
Erstellen interaktiver Visualisierungen mit Plotly

Modul #13
3D-Visualisierungen mit Plotly
Erstellen von 3D-Visualisierungen mit Plotly

Modul #14
Datenvorbereitung für die Visualisierung
Vorbereiten von Daten für die Visualisierung, einschließlich Bereinigen, Transformieren und Aggregieren

Modul #15
Datenquelle und Integration
Verbinden mit Datenquellen, einschließlich CSV, Excel und Datenbanken

Modul #16
Erweiterte Visualisierungsthemen
Erweiterte Visualisierungsthemen, einschließlich georäumliche Visualisierung und Animation

Modul #17
Best Practices für Datenvisualisierung
Best Practices für Datenvisualisierung, einschließlich Designprinzipien und Storytelling

Modul #18
Fallstudien zur Datenvisualisierung
Reale Fallstudien zur Datenvisualisierung, einschließlich Beispiele und Anwendungen

Modul #19
Arbeiten mit Big Data und Streaming-Daten
Visualisierung von Big Data und Streaming-Daten, einschließlich Tools und Techniken

Modul #20
Bereitstellen von Datenvisualisierungen
Bereitstellen von Datenvisualisierungen, einschließlich Optionen für Web, Mobilgeräte und Druck

Modul #21
Erweiterte Datenvisualisierungstools
Einführung in erweiterte Datenvisualisierungstools, einschließlich Bokeh und Altair

Modul #22
Visualisierung für maschinelles Lernen
Visualisierung von Modellen für maschinelles Lernen, einschließlich Modellbewertung und Merkmalsrelevanz

Modul #23
Visualisierung für die Verarbeitung natürlicher Sprache
Visualisierung von Daten aus der Verarbeitung natürlicher Sprache, einschließlich Text- und Themenmodellierung

Modul #24
Visualisierung für Zeitreihendaten
Visualisierung von Zeitreihendaten, einschließlich Prognosen und Anomalieerkennung

Modul #25
Visualisierung für geografische Daten
Visualisierung geografischer Daten, einschließlich Kartierung und räumlicher Analyse

Modul #26
Interaktive Dashboards
Erstellen interaktiver Dashboards mit Python und Datenvisualisierungsbibliotheken

Modul #27
Datenvisualisierung in der realen Welt
Reale Anwendungen der Datenvisualisierung, einschließlich Wirtschaft, Gesundheitswesen und Finanzen

Modul #28
Abschlussprojekt
Abschlussprojekt, bei dem die Studierenden ihre Fähigkeiten zur Datenvisualisierung auf ein reales Problem anwenden

Modul #29
Anhang: Fehlerbehebung und Ressourcen
Fehlerbehebung häufiger Probleme und zusätzliche Ressourcen für weiteres Lernen

Modul #30
Kursabschluss und Schlussfolgerung
Planen Sie die nächsten Schritte in der Datenvisualisierung mit Python-Karriere

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