Datenvisualisierung mit Python

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Lernen Sie Data Science in der Praxis mit Python, Matplotlib, Plotly und Dash kennen. Data Scientist Wadim Wormsbecher zeigt in seinem Videokurs alles Schritt für Schritt. Sie können bei den Übungen direkt in den mitgelieferten Jupyter Notebooks mitmachen und das erlernte Wissen anhand von Quizzes überprüfen.   

 

  • Datenvisualisierung mit Python anschaulich erklärt in 60 Lektionen
  • Prüfen Sie das Gelernte in Wissenstests
  • Stellen Sie den Experten Fragen über das Q&A-Modul
  • Machen Sie mit bei praktischen Übungen
  • Inkl. Jupyter Notebooks

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Artikel-Beschreibung

Kaum eine andere Berufsgruppe ist derzeit so gefragt wie Data Scientists – und kaum ein anderes Feld bewegt sich so schnell.

In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie Daten mit der beliebten Programmiersprache Python visualisieren können. Neben den Grundlagen in der Arbeit mit Jupyter Notebooks lernen Sie die Werkzeuge Matplotlib, Plotly und Dash kennen und einsetzen. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Ihre Daten bestmöglich zu visualisieren und kennen alle Best Practices, die Sie bei Ihrer Arbeit als Data Scientist und beim Einsatz Ihrer Tools kennen sollten.

In diesem Kurs sind Sie gefragt: Dank einer beigefügten Jupyter-Notebook-Umgebung können Sie alle Übungen direkt ausprobieren und nachvollziehen. Sie haben am Ende nicht nur jede Menge Know-how gesammelt, sondern wissen auch genau, wie Sie alle Kenntnisse praktisch einsetzen können.


Länge:  469 Minuten



Alle Video-Lektionen im Überblick:

  • Motivation und Setup
    • Herzlich willkommen zu diesem Kurs
    • Warum sollten Daten visualisiert werden?
    • Eine Jupyter-Lab-Umgebung erstellen
    • Navigation im Jupyter Lab
  • Einführung in die Matplotlib-Syntax
    • Intro
    • Vorstellung der Daten: Sensoren eines Windrades
    • Grafiken erzeugen mit Matplotlib: Die Grundbegriffe
    • Streudiagramme (scatter plots) mit Matplotlib erzeugen
    • Balkendiagramme (Bar Plots) mit Matplotlib erzeugen
    • Kastengrafiken (box plots) mit Matplotlib erzeugen
    • Tortendiagramme (Pie Plots) mit Matplotlib erzeugen
    • Histogramme mit Matplotlib erzeugen
    • Quiz
  • Das Konfigurieren von Matplotlib-Plots
    • Intro
    • Pairplots mit Matplotlib erzeugen, Styles konfigurieren
    • Plotbeschriftungen setzen
    • Die x-Achse konfigurieren
    • Die y-Achse konfigurieren
    • Das Grafiklayout konfigurieren
    • Texte in Grafiken erzeugen
    • Einer Grafik Referenzlinien hinzufügen
  • Best Practices für Grafiken
    • Intro
    • Best Practices: Minimalismus
    • Best Practices: Hervorhebung
    • Das Zwischenspiel von Daten und Grafiken
    • Typische Fehler bei explanativen Grafiken
    • Quiz
  • Einführung in die Plotly-Syntax
    • Intro
    • Vorstellung der Daten: Immobilienpreise in Deutschland
    • Grenzen von Matplotlib mit Plotly umgehen
    • Einführung in Plotly: Plotly express und plotly graph objects nutzen
    • Erste Konfigurationen und Multiplots
    • Die Macht von Plotly-Streudiagrammen nutzen
    • Balkendiagramme und Histogramme in Plotly
    • Templates einstellen, Titel setzen und Achsen beschriften
    • Achsen kontrollieren, Legenden setzen und allgemeine Konfigurationen
  • Statistisches Plotten mit Plotly
    • Intro
    • Das Trichterdiagramm (Funnel plot) erstellen
    • Das Trichterdiagramm (Funnel plot) konfigurieren
    • Das explanative Trichterdiagramm (Funnel plot)
    • Das Indikatordiagramm (gauge plot) erstellen und konfigurieren
    • Das explanative Indikatordiagramm (gauge plot)
    • Das Netzdiagramm (radar-spider Plot) erstellen und konfigurieren
    • Das explanative Netzdiagramm (radar/spider plot)
    • Das Wasserfalldiagramm (waterfall plot) erstellen und konfigurieren
    • Den Choropleth-Graphen erstellen
    • Den Choropleth-Graphen konfigurieren
    • Der explanative Choropleth-Graph
    • Den Geosteu-Graphen erstellen und konfigurieren
    • Quiz
  • Dashboard mit Dash erstellen
    • Intro
    • Das Dashboard im Überblick
    • Die notwendigen Funktionen und Pakete kennenlernen
    • Das erste Dashboard erzeugen
    • Texte zum Dashboard hinzufügen
    • HTML-Div-Zellen verstehen
    • Dem Dashboard einen Slider hinzufügen
    • Buttons dem Dashboard hinzufügen
    • Grafiken dem Dashboard hinzufügen
    • Callbacks dem Dashboard hinzufügen und verstehen
    • Callbacks verfeinern und das Zwischenspiel von Input und Output verstehen
    • Hover-Daten nutzen und das finale Dashboard
    • Quiz
    • Kursabschluss

Über den Trainer:

Wadim Wormsbecher arbeitet als Educational Data Scientist bei StackFuel und entwickelt Lernkurse zu verschiedenen Schwerpunkten in den Themengebieten Data Science und Artificial Intelligence. Er ist Doktor der theoretischen Physik (HU Berlin) und hat ein Faible für Wissenschaftskommunikation. Er gibt sein Fachwissen gerne in Form von Science Slams weiter und war bereits Nord- und Ostdeutscher Meister, inklusive Teilnahmen an der deutschen Meisterschaft.


So lernen Sie mit diesem Videokurs:
In den Videokursen von heise Academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen Sie sich dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in viele kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt – Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise Academy hält viele Funktionen für Sie bereit, die Ihnen beim Lernen helfen können:


  • Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten
  • Wissensquizzes zur Lernkontrolle
  • Lernhistorie und Lernfortschritt
  • Lesezeichen und Notizen
  • Volltextsuche in den Videos
  • Frage-den-Experten-Modul
  • Übungsmaterial zum Mitmachen
  • Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte


Technische Voraussetzungen:

Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.

Artikel-Details
Anbieter:
Heise Medien GmbH & Co. KG
Artikelnummer:
python-wormsbecher-01
Veröffentlicht:
14.12.2020