Об этом курсе

Недавно просмотрено: 378,325

Карьерные результаты учащихся

36%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

38%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

14%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 20 часов на выполнение
Английский

Чему вы научитесь

  • 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

Приобретаемые навыки

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

Карьерные результаты учащихся

36%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

38%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

14%

стал больше зарабатывать или получил повышение
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень
Прибл. 20 часов на выполнение
Английский

Преподаватели

от партнера

Placeholder

Мичиганский университет

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up94%(7,941 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

4 ч. на завершение

Module 1: Principles of Information Visualization

4 ч. на завершение
7 видео ((всего 37 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 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
6 материалов 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

Неделя 2

7 ч. на завершение

Module 2: Basic Charting

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

Неделя 3

6 ч. на завершение

Module 3: Charting Fundamentals

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

Неделя 4

4 ч. на завершение

Module 4: Applied Visualizations

4 ч. на завершение
3 видео ((всего 18 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
3 видео
Seaborn8мин
Becoming an Independent Data Scientist1мин
2 материала для самостоятельного изучения
Spurious Correlations10мин
Post-course Survey10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе APPLIED PLOTTING, CHARTING & DATA REPRESENTATION IN PYTHON

Посмотреть все отзывы

Специализация Прикладная наука о данных с Python: общие сведения

Прикладная наука о данных с Python

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.