Об этом курсе

Недавно просмотрено: 659,175

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.
Промежуточный уровень
Прибл. 24 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

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.
Промежуточный уровень
Прибл. 24 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский, Корейский

Преподаватели

от партнера

Логотип Мичиганский университет

Мичиганский университет

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up93%(6,306 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Module 1: Principles of Information Visualization

5 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

8 ч. на завершение

Module 3: Charting Fundamentals

8 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

5 ч. на завершение

Module 4: Applied Visualizations

5 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

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....
Прикладная наука о данных с Python

Часто задаваемые вопросы

  • 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.

  • When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

  • If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

  • Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You'll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. You'll need to complete this step for each course in the Specialization, including the Capstone Project. Learn more.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.