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创建一个事件
使用 Python 进行数据可视化
( 30 模块 )
模块 #1
数据可视化简介
数据可视化概述,重要性和用途
模块 #2
数据可视化的 Python 基础
Python 基础回顾,包括数据类型,库和语法
模块 #3
Matplotlib 简介
Matplotlib 概述,安装和基本绘图类型
模块 #4
线图和散点图
使用 Matplotlib 创建线图和散点图
模块 #5
条形图和直方图
使用 Matplotlib 创建条形图和直方图
模块 #6
使用 Matplotlib 自定义绘图
使用 Matplotlib 自定义绘图外观,标签和图例
模块 #7
Seaborn 简介
Seaborn 概述,安装和基本可视化类型
模块 #8
使用 Seaborn 可视化分布
使用 Seaborns distplot 和 jointplot 可视化分布
模块 #9
使用Seaborn
使用 Seaborns countplot 和分类图可视化分类数据
模块 #10
使用 Seaborn 可视化回归分析
使用 Seaborns lmplot 和 regplot 可视化回归分析
模块 #11
Plotly 简介
Plotly 概述,安装和基本可视化类型
模块 #12
使用 Plotly 进行交互式可视化
使用 Plotly 创建交互式可视化
模块 #13
使用 Plotly 进行 3D 可视化
使用 Plotly 创建 3D 可视化
模块 #14
可视化的数据准备
准备可视化的数据,包括清理,转换和聚合
模块 #15
数据源和集成
连接到数据源,包括 CSV,Excel 和数据库
模块 #16
高级可视化主题
高级可视化主题,包括地理空间可视化和动画
模块 #17
数据可视化的最佳实践
数据可视化的最佳实践,包括设计原则和故事叙述
模块 #18
数据可视化案例研究
数据可视化的真实案例研究,包括示例和应用程序
模块 #19
使用大数据和流数据
可视化大数据和流数据,包括工具和技术
模块 #20
部署数据可视化
部署数据可视化,包括 Web,移动和打印选项
模块 #21
高级数据可视化工具
高级数据可视化工具简介,包括 Bokeh 和 Altair
模块 #22
机器学习可视化
可视化机器学习模型,包括模型评估和特征重要性
模块 #23
自然语言处理可视化
可视化自然语言处理数据,包括文本和主题建模
模块 #24
时间序列数据可视化
可视化时间序列数据,包括预测和异常检测
模块 #25
地理数据可视化
可视化地理数据,包括地图和空间分析
模块 #26
交互式仪表板
创建交互式使用 Python 和数据可视化库创建仪表板
模块 #27
现实世界中的数据可视化
数据可视化的实际应用,包括商业,医疗保健和金融
模块 #28
期末项目
期末项目,学生将数据可视化技能应用于实际问题
模块 #29
附录:故障排除和资源
常见问题故障排除和进一步学习的其他资源
模块 #30
课程总结与结论
规划使用 Python 进行数据可视化的下一步
语言学习助理
具有语音支持
你好!准备好开始了吗?让我们测试一下你的麦克风。
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