Об этом курсе
4.5
Оценки: 2,102
Рецензии: 384
Специализация
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Чему вы научитесь

  • 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

Приобретаемые навыки

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib
Специализация
100% онлайн

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень

Промежуточный уровень

Часов на завершение

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 5 hours/week...
Доступные языки

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
Часов на завершение
5 ч. на завершение

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 videos (Total 37 min), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Video7 видео
About the Professor: Christopher Brooks1мин
Tools for Thinking about Design (Alberto Cairo)8мин
Graphical heuristics: Data-ink ratio (Edward Tufte)4мин
Graphical heuristics: Chart junk (Edward Tufte)5мин
Graphical heuristics: Lie Factor and Spark Lines (Edward Tufte)3мин
The Truthful Art (Alberto Cairo)8мин
Reading6 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Help us learn more about you!10мин
Notice for Coursera Learners: Assignment Submission10мин
Dark Horse Analytics (Optional)10мин
Useful Junk?: The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts30мин
Graphics Lies, Misleading Visuals10мин
Неделя
2
Часов на завершение
7 ч. на завершение

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 videos (Total 42 min), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Video7 видео
Matplotlib Architecture6мин
Basic Plotting with Matplotlib7мин
Scatterplots8мин
Line Plots8мин
Bar Charts4мин
Dejunkifying a Plot3мин
Reading2 материала для самостоятельного изучения
Matplotlib30мин
Ten Simple Rules for Better Figures30мин
Неделя
3
Часов на завершение
8 ч. на завершение

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 videos (Total 39 min), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Video6 видео
Subplots7мин
Histograms9мин
Box Plots7мин
Heatmaps3мин
Animation5мин
Interactivity5мин
Reading2 материала для самостоятельного изучения
Selecting the Number of Bins in a Histogram: A Decision Theoretic Approach (Optional)10мин
Assignment Reading10мин
Неделя
4
Часов на завершение
5 ч. на завершение

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 videos (Total 18 min), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
Video3 видео
Seaborn8мин
Becoming an Independent Data Scientist1мин
Reading2 материала для самостоятельного изучения
Spurious Correlations10мин
Post-course Survey10мин
4.5
Рецензии: 384Chevron Right
Формирование карьерного пути

44%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы
Карьерные преимущества

83%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие рецензии

автор: 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.

автор: 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.

Преподаватель

О 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....

О специализации ''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

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.