Informações sobre o curso
4.5
2,134 classificações
389 avaliações
Programa de cursos integrados
100% online

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário

Nível intermediário

Horas para completar

Aprox. 17 horas para completar

Sugerido: 5 hours/week...
Idiomas disponíveis

Inglês

Legendas: Inglês, Coreano

O que você vai aprender

  • Check

    Create a visualization using matplotlb

  • Check

    Describe what makes a good or bad visualization

  • Check

    Identify the functions that are best for particular problems

  • Check

    Understand best practices for creating basic charts

Habilidades que você terá

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib
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Prazos flexíveis

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Nível intermediário

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Sugerido: 5 hours/week...
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Inglês

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
Horas para completar
5 horas para concluir

Module 1: Principles of Information Visualization

In this module, you will get an introduction to principles of information visualization. We will be introduced to tools for thinking about design and graphical heuristics for thinking about creating effective visualizations. All of the course information on grading, prerequisites, and expectations are on the course syllabus, which is included in this module. ...
Reading
7 vídeos (total de (Total 37 mín.) min), 6 leituras, 2 testes
Video7 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
Reading6 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
Horas para completar
7 horas para concluir

Module 2: Basic Charting

In this module, you will delve into basic charting. For this week’s assignment, you will work with real world CSV weather data. You will manipulate the data to display the minimum and maximum temperature for a range of dates and demonstrate that you know how to create a line graph using matplotlib. Additionally, you will demonstrate the procedure of composite charts, by overlaying a scatter plot of record breaking data for a given year....
Reading
7 vídeos (total de (Total 42 mín.) min), 2 leituras, 1 teste
Video7 videos
Matplotlib Architecture6min
Basic Plotting with Matplotlib7min
Scatterplots8min
Line Plots8min
Bar Charts4min
Dejunkifying a Plot3min
Reading2 leituras
Matplotlib30min
Ten Simple Rules for Better Figures30min
Semana
3
Horas para completar
8 horas para concluir

Module 3: Charting Fundamentals

In this module you will explore charting fundamentals. For this week’s assignment you will work to implement a new visualization technique based on academic research. This assignment is flexible and you can address it using a variety of difficulties - from an easy static image to an interactive chart where users can set ranges of values to be used....
Reading
6 vídeos (total de (Total 39 mín.) min), 2 leituras, 2 testes
Video6 videos
Histograms9min
Box Plots7min
Heatmaps3min
Animation5min
Interactivity5min
Reading2 leituras
Selecting the Number of Bins in a Histogram: A Decision Theoretic Approach (Optional)10min
Assignment Reading10min
Semana
4
Horas para completar
5 horas para concluir

Module 4: Applied Visualizations

In this module, then everything starts to come together. Your final assignment is entitled “Becoming a Data Scientist.” This assignment requires that you identify at least two publicly accessible datasets from the same region that are consistent across a meaningful dimension. You will state a research question that can be answered using these data sets and then create a visual using matplotlib that addresses your stated research question. You will then be asked to justify how your visual addresses your research question....
Reading
3 vídeos (total de (Total 18 mín.) min), 2 leituras, 1 teste
Video3 videos
Seaborn8min
Becoming an Independent Data Scientist1min
Reading2 leituras
Spurious Correlations10min
Post-course Survey10min
4.5
389 avaliaçõesChevron Right
Direcionamento de carreira

44%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
Benefício de carreira

40%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

Melhores avaliações

por SBNov 3rd 2017

Loved the course! This course teaches you details about matplotlib and enables you to produce beautiful and accurate graphs.. Assignments are challanging, and helps to build a solid foundation.

por MLJun 28th 2017

Good course to learned matplotlib and other Graphs libraries, but the course goes further than Python and also encourages the studies to create more meaningful and beautiful Graphic views.

Sobre University of Michigan

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Sobre o Programa de cursos integrados Applied Data Science with Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Applied Data Science with Python

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.