Informações sobre o curso

659,175 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

36%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

38%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

14%

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. 24 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês, Coreano

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

36%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

38%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

14%

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. 24 horas para completar
Inglês
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Instrutores

oferecido por

Logotipo de Universidade de Michigan

Universidade de Michigan

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up93%(6,312 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Module 1: Principles of Information Visualization

5 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

8 horas para concluir

Module 3: Charting Fundamentals

8 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

5 horas para concluir

Module 4: Applied Visualizations

5 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

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....
Ciência de dados aplicada com Python

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

  • Este curso não oferece créditos universitários, mas algumas universidades podem aceitar certificados de cursos que podem ser convertidos em créditos. Entre em contato com sua instituição para saber mais. Com os cursos on-line e os certificados Mastertrack™ do Coursera, é possível ganhar créditos universitários.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.