Visualisation des données avec Python
( 30 Modules )

module #1
Introduction à la visualisation des données
Vue d'ensemble de la visualisation des données, de son importance et de ses utilisations

module #2
Principes de base de Python pour la visualisation des données
Examen des bases de Python, y compris les types de données, les bibliothèques et la syntaxe

module #3
Introduction à Matplotlib
Vue d'ensemble de Matplotlib, de l'installation et des types de tracés de base

module #4
Tracés linéaires et nuages de points
Création de tracés linéaires et de nuages de points avec Matplotlib

module #5
Graphiques à barres et histogrammes
Création de graphiques à barres et d'histogrammes avec Matplotlib

module #6
Personnalisation des tracés avec Matplotlib
Personnalisation de l'apparence, des étiquettes et des légendes des tracés avec Matplotlib

module #7
Introduction à Seaborn
Vue d'ensemble de Seaborn, de l'installation et des types de visualisation de base

module #8
Visualisation des distributions avec Seaborn
Visualisation des distributions avec Seaborn distplot et jointplot

module #9
Visualisation des données catégorielles avec Seaborn
Visualisation des données catégorielles avec countplot et categoryical plots de Seaborn

module #10
Visualisation de l'analyse de régression avec Seaborn
Visualisation de l'analyse de régression avec lmplot et regplot de Seaborn

module #11
Introduction à Plotly
Présentation de Plotly, installation et types de visualisation de base

module #12
Visualisations interactives avec Plotly
Création de visualisations interactives avec Plotly

module #13
Visualisations 3D avec Plotly
Création de visualisations 3D avec Plotly

module #14
Préparation des données pour la visualisation
Préparation des données pour la visualisation, y compris le nettoyage, la transformation et l'agrégation

module #15
Source de données et intégration
Connexion aux sources de données, y compris CSV, Excel et bases de données

module #16
Rubriques de visualisation avancées
Rubriques de visualisation avancées, y compris la visualisation géospatiale et animation

module #17
Meilleures pratiques pour la visualisation des données
Meilleures pratiques pour la visualisation des données, y compris les principes de conception et la narration

module #18
Études de cas en visualisation des données
Études de cas réelles en visualisation des données, y compris des exemples et des applications

module #19
Travailler avec le Big Data et le streaming de données
Visualiser le Big Data et le streaming de données, y compris les outils et les techniques

module #20
Déploiement de visualisations de données
Déploiement de visualisations de données, y compris les options pour le Web, le mobile et l'impression

module #21
Outils avancés de visualisation des données
Introduction aux outils avancés de visualisation des données, y compris Bokeh et Altair

module #22
Visualisation pour l'apprentissage automatique
Visualisation des modèles d'apprentissage automatique, y compris l'évaluation du modèle et l'importance des fonctionnalités

module #23
Visualisation pour le traitement du langage naturel
Visualisation des données de traitement du langage naturel, y compris la modélisation de texte et de sujet

module #24
Visualisation des données de séries chronologiques
Visualisation des données de séries chronologiques, y compris les prévisions et les anomalies détection

module #25
Visualisation des données géographiques
Visualisation des données géographiques, y compris la cartographie et l'analyse spatiale

module #26
Tableaux de bord interactifs
Création de tableaux de bord interactifs avec Python et les bibliothèques de visualisation de données

module #27
Visualisation des données dans le monde réel
Applications concrètes de la visualisation de données, notamment dans les domaines des affaires, de la santé et de la finance

module #28
Projet final
Projet final, où les étudiants appliquent leurs compétences en visualisation de données à un problème réel

module #29
Annexe : Dépannage et ressources
Dépannage des problèmes courants et ressources supplémentaires pour un apprentissage plus approfondi

module #30
Bilan et conclusion du cours
Planifier les prochaines étapes de la carrière en visualisation de données avec Python

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