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Visualizzazione dei dati con Python
( 30 Moduli )

modulo #1
Introduzione alla visualizzazione dei dati
Panoramica della visualizzazione dei dati, importanza e usi
modulo #2
Nozioni di base di Python per la visualizzazione dei dati
Ripasso delle nozioni di base di Python, inclusi tipi di dati, librerie e sintassi
modulo #3
Introduzione a Matplotlib
Panoramica di Matplotlib, installazione e tipi di grafici di base
modulo #4
Grafici lineari e grafici a dispersione
Creazione di grafici lineari e grafici a dispersione con Matplotlib
modulo #5
Grafici a barre e istogrammi
Creazione di grafici a barre e istogrammi con Matplotlib
modulo #6
Personalizzazione dei grafici con Matplotlib
Personalizzazione dell'aspetto, delle etichette e delle legende dei grafici con Matplotlib
modulo #7
Introduzione a Seaborn
Panoramica di Seaborn, installazione e tipi di visualizzazione di base
modulo #8
Visualizzazione delle distribuzioni con Seaborn
Visualizzazione delle distribuzioni con Seaborn distplot e jointplot
modulo #9
Visualizzazione dei dati categoriali con Seaborn
Visualizzazione dei dati categoriali con Seaborn countplot e grafici categoriali
modulo #10
Visualizzazione dell'analisi di regressione con Seaborn
Visualizzazione dell'analisi di regressione con Seaborn lmplot e regplot
modulo #11
Introduzione a Plotly
Panoramica di Plotly, installazione e tipi di visualizzazione di base
modulo #12
Visualizzazioni interattive con Plotly
Creazione di visualizzazioni interattive con Plotly
modulo #13
Visualizzazioni 3D con Plotly
Creazione di visualizzazioni 3D con Plotly
modulo #14
Preparazione dei dati per la visualizzazione
Preparazione dei dati per la visualizzazione, inclusa la pulizia, la trasformazione e l'aggregazione
modulo #15
Origine e integrazione dei dati
Connessione alle origini dati, inclusi CSV, Excel e database
modulo #16
Argomenti di visualizzazione avanzata
Argomenti di visualizzazione avanzata, inclusi dati geospaziali visualizzazione e animazione
modulo #17
Best Practice per la visualizzazione dei dati
Best Practice per la visualizzazione dei dati, inclusi principi di progettazione e narrazione
modulo #18
Casi di studio sulla visualizzazione dei dati
Casi di studio reali sulla visualizzazione dei dati, inclusi esempi e applicazioni
modulo #19
Lavorare con Big Data e Streaming Data
Visualizzazione di Big Data e Streaming Data, inclusi strumenti e tecniche
modulo #20
Distribuzione di visualizzazioni dei dati
Distribuzione di visualizzazioni dei dati, incluse opzioni per Web, dispositivi mobili e stampa
modulo #21
Strumenti avanzati di visualizzazione dei dati
Introduzione agli strumenti avanzati di visualizzazione dei dati, inclusi Bokeh e Altair
modulo #22
Visualizzazione per l'apprendimento automatico
Visualizzazione di modelli di apprendimento automatico, inclusa la valutazione del modello e l'importanza delle funzionalità
modulo #23
Visualizzazione per l'elaborazione del linguaggio naturale
Visualizzazione dei dati di elaborazione del linguaggio naturale, inclusa la modellazione di testo e argomenti
modulo #24
Visualizzazione per dati di serie temporali
Visualizzazione di dati di serie temporali, incluse previsioni e anomalie detection
modulo #25
Visualizzazione per dati geografici
Visualizzazione di dati geografici, inclusa la mappatura e l'analisi spaziale
modulo #26
Dashboard interattive
Creazione di dashboard interattive con Python e librerie di visualizzazione dati
modulo #27
Visualizzazione dei dati nel mondo reale
Applicazioni reali della visualizzazione dei dati, tra cui business, sanità e finanza
modulo #28
Progetto finale
Progetto finale, in cui gli studenti applicano competenze di visualizzazione dei dati a un problema del mondo reale
modulo #29
Appendice: risoluzione dei problemi e risorse
Risoluzione dei problemi comuni e risorse aggiuntive per ulteriore apprendimento
modulo #30
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera di Data Visualization con Python


Assistente all'apprendimento delle lingue
con supporto vocale

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