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Visualisation des données avec Python – programme de cours
1. Introduction à la visualisation des données
- Qu’est-ce que la visualisation des données
- Avantages de la visualisation des données
- Importance de la visualisation des données
- Meilleures bibliothèques Python pour la visualisation de données
2. Matplotlib
- Introduction à Matplotlib
- Installer Matplotlib avec pip
- Représentation de base avec Matplotlib
- Tracer deux lignes ou plus sur le même tracé
3. Numpy et Pandas
- Qu’est-ce que numpy?
- Pourquoi utiliser numpy?
- Installation de numpy
- Exemple de numpy
- Qu’est-ce que c’est qu’un panda?
- Principales caractéristiques des pandas
- Python Pandas – Configuration de l’environnement
- Pandas – Structure de données avec exemple
4. Outils de visualisation des données
- Diagramme à bandes
- Histogramme
- Diagramme circulaire
5. Plus d’outils de visualisation de données
- Nuage de points
- Tracé de zone
- Tracé de zone empilé
- Boîte à moustaches
6. Outils avancés de visualisation des données
- Tableau des gaufres
- Mot nuage
- CARTE DE CHALEUR
7. Outils spécialisés de visualisation des données (Partie I)
- Graphiques à bulles
- Tracés de contour
- Quiver Plot
8. Outils spécialisés de visualisation des données (Partie II)
Représentation tridimensionnelle dans Matplotlib
- Tracé de ligne 3D
- Nuage de points 3D
- Tracé de contour 3D
- Tracé filaire 3D
- Tracé de surface 3D
9. Seaborn
- Introduction à Seaborn
- Fonctionnalités Seaborn
- Installation de seaborn
- Différentes catégories de parcelles à Seaborn
- Quelques parcelles de base utilisant Seaborn
10. Visualisation des données à l’aide de Seaborn
- Parcelle en bande
- Parcelle d’essaim
- Tracé de la distribution bivariée
- Nuage de points, diagramme Hexbin, KDE, Regplot
- Visualisation de la relation par paires
- Box plot, Violin Plots, Point Plot
11. Projet sur la visualisation des données
À qui s’adresse ce cours:
- Analystes et consultants en données
- Programmeurs et développeurs Python
- Analystes d’affaires et consultants
- Toute personne souhaitant faire carrière en Business Intelligence, Visualisation et Analytics
- Gestionnaires de visualisation de données
- Ingénieurs de données et scientifiques de données
- Développeurs de visualisation de données
- Architectes de données
- Leads de visualisation de données
- Débutants et débutants aspirant à devenir des professionnels de la BI et de la visualisation
- Analystes de données – Python, Tableau, SQL
- Responsable des solutions BI
- Analystes de rapports
- Professionnels de l’apprentissage automatique
QU’EST-CE QUE VOUS APPRENDREZ DANS CE COURS:
-
Comment utiliser Python pour la visualisation de données
-
Projet pratique à part entière sur la visualisation des données avec Python – «Visualizing Covid-19»
-
Comment développer des visualisations utiles, intuitives et informatives à l’aide de la programmation Python
-
Introduction à la visualisation des données – ce que c’est, son importance et ses avantages
-
Meilleures bibliothèques Python pour la visualisation de données
-
Introduction à Matplotlib, installer Matplotlib avec pip
-
Représentation de base avec Matplotlib
-
NumPy et Pandas
-
Outils de visualisation des données – histogramme, histogramme, camembert
-
Autres outils de visualisation des données – Nuage de points, tracé de surface, tracé de surface empilée, boîte à moustaches
-
Outils avancés de visualisation des données – Gaufres, nuage de mots, carte thermique
-
Outils de visualisation de données spécialisés (I) – Graphiques à bulles, tracés de contour, tracé de carquois
-
Outils de visualisation de données spécialisés (II) – Tracé 3D dans Matplotlib
-
3D Line Plot, 3D Scatter Plot, 3D Contour Plot, 3D Wireframe Plot, 3D Surface Plot
-
Seaborn – Introduction à Seaborn, fonctionnalités Seaborn, installation de Seaborn
-
Différentes catégories de parcelles à Seaborn, Quelques parcelles de base utilisant seaborn
-
Visualisation des données à l’aide de Seaborn – Strip Plot, Swarm Plot, Tracer la distribution bivariée
-
Nuage de points, diagramme Hexbin, KDE, tracé de registre, visualisation des relations par paires, boîte à moustaches, tracés violon, tracé de points
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