High-dimensional Data visualization techniques using python

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Learn how to preprocess High-Dimensional data for visualization and analysis

Learn how implement Scatter plot matrix and Parallel Coordinate plot in python

Learn about why/how data reduction techniques

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

By the end of this project you will learn how to analyze high-dimensional data using different visualization techniques. We are going to learn how to implement Scatterplot Matrix and Parallel coordinate plots (PCP) in python. and We will learn how to use these two high-dimensional data visualization techniques to analyze our data by solving three tasks: Outlier Detection, Correlation Analysis and Cluster analysis. we will also talk about Data reduction techniques. we will learn how to sample our data to reduce the number of the data points for a better visualization. We will also learn about the Dimensionality reduction technique to reduce the number of dimensions in our dataset and how it can help us for a better analysis.

Навыки, которые вы получите

  • Data Pre-Processing
  • Data Reduction
  • Python Programming
  • Data Analysis
  • Data Visualization (DataViz)

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introduction to the project

  2. Data Normalization and Clustering

  3. Scatter Plot Matrix

  4. Parallel coordinate plot

  5. Data Reduction

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.