Détails
- 4 Sections
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- Visualisation de données2
- 1.1Contexte de la visualisation de données scientifiques et pièges à éviter
- 1.2Concepts essentiels de la communication visuelle (couleurs, taille, forme, type de graphique…)
- Personnalisation des graphes avec Matplotlib4
- 2.1Exploration du package pour créer des graphes sur différents types de données
- 2.2Affiner et compléter les graphes
- 2.3Personnalisation de graphes
- 2.4Utilisation des styles Matplotlib
- Packages spécialisés3
- 3.1Transformer des données avec Pandas
- 3.2Le package Seaborn pour les données statistiques
- 3.3Cartographie
- Interactivité et gros volume de données4
- 4.1Création de dashboards simples
- 4.2Dashboards interactifs et partageables
- 4.3Création de graphiques web interactifs avec le package Bokeh, Plotly…
- 4.4Gros volume de données avec datashader ou HoloViz
