Informações sobre o curso

274,653 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

28%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

30%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

16%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 20 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 ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

Resultados de carreira do aprendiz

28%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

30%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

16%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 20 horas para completar
Inglês

Instrutores

oferecido por

Placeholder

Universidade de Michigan

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up94%(8,180 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

4 horas para concluir

Module 1: Principles of Information Visualization

4 horas para concluir
7 vídeos (Total 37 mín.), 6 leituras, 2 testes
7 videos
About the Professor: Christopher Brooks1min
Tools for Thinking about Design (Alberto Cairo)8min
Graphical heuristics: Data-ink ratio (Edward Tufte)4min
Graphical heuristics: Chart junk (Edward Tufte)5min
Graphical heuristics: Lie Factor and Spark Lines (Edward Tufte)3min
The Truthful Art (Alberto Cairo)8min
6 leituras
Syllabus10min
Help us learn more about you!10min
Notice for Coursera Learners: Assignment Submission10min
Dark Horse Analytics (Optional)10min
Useful Junk?: The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts30min
Graphics Lies, Misleading Visuals10min
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

Module 2: Basic Charting

7 horas para concluir
7 vídeos (Total 42 mín.), 2 leituras, 1 teste
7 videos
Matplotlib Architecture6min
Basic Plotting with Matplotlib7min
Scatterplots8min
Line Plots8min
Bar Charts4min
Dejunkifying a Plot3min
2 leituras
Matplotlib30min
Ten Simple Rules for Better Figures30min
Semana
3

Semana 3

6 horas para concluir

Module 3: Charting Fundamentals

6 horas para concluir
6 vídeos (Total 39 mín.), 2 leituras, 2 testes
6 videos
Histograms9min
Box Plots7min
Heatmaps3min
Animation5min
Interactivity5min
2 leituras
Selecting the Number of Bins in a Histogram: A Decision Theoretic Approach (Optional)10min
Assignment Reading10min
Semana
4

Semana 4

4 horas para concluir

Module 4: Applied Visualizations

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 18 mín.), 2 leituras, 1 teste
3 videos
Seaborn8min
Becoming an Independent Data Scientist1min
2 leituras
Spurious Correlations10min
Post-course Survey10min

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

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.