Informações sobre o curso

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 24 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Describe what makes a good or bad visualization

  • Understand best practices for creating basic charts

  • Identify the functions that are best for particular problems

  • Create a visualization using matplotlb

Habilidades que você terá

  • Python Programming
  • Data Virtualization
  • Data Visualization (DataViz)
  • Matplotlib
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário
Aprox. 24 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

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Universidade de Michigan

Comece a trabalhar rumo ao seu mestrado

Este curso é parte da graduação 100% on-line Master of Applied Data Science da Universidade de Michigan. Caso seja aceito para o programa completo, seus cursos contarão para sua graduação.

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up93%(10,300 classificações)
Semana
1
Semana 1
4 horas para concluir

Module 1: Principles of Information Visualization

4 horas para concluir
8 vídeos (Total 38 mín.), 6 leituras, 2 testes
Semana
2
Semana 2
7 horas para concluir

Module 2: Basic Charting

7 horas para concluir
7 vídeos (Total 60 mín.), 2 leituras, 1 teste
Semana
3
Semana 3
9 horas para concluir

Module 3: Charting Fundamentals

9 horas para concluir
6 vídeos (Total 65 mín.), 3 leituras, 2 testes
Semana
4
Semana 4
5 horas para concluir

Module 4: Applied Visualizations

5 horas para concluir
4 vídeos (Total 31 mín.), 2 leituras, 1 teste

Avaliações

Principais avaliações do APPLIED PLOTTING, CHARTING & DATA REPRESENTATION IN PYTHON

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Sobre Programa de cursos integrados Ciência de dados aplicada com Python

Ciência de dados aplicada com Python

Perguntas Frequentes – FAQ

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