Python – Visualisation de données avancées

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Aperçu du cours

Fondamentaux de la Visualisation de Données
Ce module introductif explore les principes de base de la visualisation de données, les types de visualisations et comment choisir le type approprié selon les données et les objectifs de communication. Apprenez à utiliser Python pour créer des visualisations de base.

Maîtrise des Librairies Python
Approfondissez votre connaissance des librairies Python spécialisées telles que Matplotlib, Seaborn, et Plotly. Ce cours couvre des techniques avancées pour créer des graphiques dynamiques et interactifs qui peuvent communiquer efficacement vos analyses.

Visualisation de Données Multidimensionnelles
Découvrez comment manipuler et visualiser des ensembles de données complexes ayant plusieurs dimensions. Apprenez à utiliser des techniques comme le clustering et les heatmaps pour révéler des patterns et des tendances cachées dans les données.

Storytelling avec les Données
Ce module se concentre sur le storytelling visuel à l’aide de Python. Les participants apprendront à construire des narrations visuelles qui racontent une histoire convaincante et informatique à partir des données analysées.

Ateliers Pratiques
Mettez en pratique vos compétences à travers des ateliers où vous travaillerez sur des projets réels, utilisant des jeux de données variés pour créer des visualisations qui répondent à des questions spécifiques et fournissent des insights clairs.

Programme de formation

  • Visualisation de données

    • Contexte de la visualisation de données scientifiques et pièges à éviter

    • Concepts essentiels de la communication visuelle (couleurs, taille, forme, type de graphique…)

  • Personnalisation des graphes avec Matplotlib

    • Exploration du package pour créer des graphes sur différents types de données

    • Affiner et compléter les graphes

    • Personnalisation de graphes

    • Utilisation des styles Matplotlib

  • Packages spécialisés

    • Transformer des données avec Pandas

    • Le package Seaborn pour les données statistiques

    • Cartographie

  • Interactivité et gros volume de données

    • Création de dashboards simples

    • Dashboards interactifs et partageables

    • Création de graphiques web interactifs avec le package Bokeh, Plotly…

    • Gros volume de données avec datashader ou HoloViz

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bprigent

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