Seaborn 课程可以帮助您学习数据可视化技术、统计图形以及如何创建信息丰富的图表。您可以掌握定制 Visualization 美学、解释数据分布以及通过有效的调色板和主题增强视觉故事性的技能。许多课程都会介绍 Python 和 Jupyter Notebook 等工具,这些工具便于动手实践和实时数据分析,让您可以在各种数据驱动的项目中应用自己的技能。

您将获得的技能: Seaborn, Data Storytelling, Statistical Visualization, Data Visualization, Data Visualization Software, Matplotlib, Box Plots, Scatter Plots, Statistical Analysis, Heat Maps, Histogram, Python Programming
初级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据整理, 数据操作, 统计分析, 预测建模, 探索性数据分析, 回归分析, Pandas(Python 软件包), 数据导入/导出, 数据转换, NumPy, 数据清理, 数据驱动的决策制定, 数据分析, Matplotlib, 数据可视化, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库), 数据管道
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Python 程序设计, 交互式数据可视化, Pandas(Python 软件包), Plotly, 箱形图, 散点图, 数据分析, 仪表板, 热图, 数据可视化软件, Matplotlib, 数据可视化, 数据展示, 柱状图, Seaborn, 地理空间信息与技术
中级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Matplotlib, Seaborn, Plot (Graphics), Scatter Plots, Histogram, Data Visualization, Data Visualization Software, Statistical Visualization, Data Analysis, Python Programming
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Matplotlib, Histogram, Plot (Graphics), Data Visualization, Seaborn, Scatter Plots, Data Visualization Software, Statistical Visualization, Graphing, Python Programming
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Duke University
您将获得的技能: Data Visualization Software, Data Visualization, Data Storytelling, Interactive Data Visualization, Plotly, Matplotlib, Dashboard, Seaborn, Tableau Software, Scatter Plots, Histogram, Google Sheets, Microsoft Excel, Data Analysis, Pandas (Python Package), Python Programming, Cloud Applications, Data Manipulation, Business Communication
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Correlation Analysis, Matplotlib, Seaborn, Data Cleansing, Data Visualization, Pandas (Python Package), Data Analysis, Data Manipulation, NumPy, Statistical Analysis, Python Programming
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Python 程序设计, 数据可视化软件, 数据操作, 数据科学, 数据导入/导出, Pandas(Python 软件包), NumPy, Matplotlib, 数据可视化, 软件包和软件管理, Seaborn, 柱状图, 绘图(图形)
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Matplotlib, Data Visualization, Seaborn, Exploratory Data Analysis, NumPy, Data Analysis, Jupyter, Data Science, Machine Learning, Python Programming, Supervised Learning, Algorithms
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Matplotlib, Statistical Visualization, Seaborn, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Data Presentation, Plot (Graphics), Data Visualization Software, Descriptive Statistics, Data Storytelling, Pandas (Python Package), Statistical Methods, Data Analysis, Statistics, Statistical Analysis, Data Manipulation, Box Plots, Scatter Plots, Correlation Analysis, Python Programming
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Seaborn, Data Literacy, Plot (Graphics), Matplotlib, Scatter Plots, Statistical Visualization, Data Presentation, Data Visualization Software, Data Visualization, Box Plots, Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Data Processing, Data-Driven Decision-Making, Statistical Modeling, Statistical Analysis, Descriptive Statistics, Pandas (Python Package), NumPy, Python Programming
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Data Visualization, Matplotlib, Scientific Visualization, Data Storytelling, Pivot Tables And Charts, Data Visualization Software, Data Analysis, Data Structures, Heat Maps, Data Manipulation, Pandas (Python Package), NumPy, Data Transformation, Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Data Processing, Data Mapping, Data Import/Export, Python Programming, Object Oriented Programming (OOP)
中级 · 专项课程 · 1-3 个月
Seaborn 是一款开源 Python 数据可视化工具,它基于 matplotlib,这是一个用于创建交互式、静态和动画可视化的综合性 Python 库。 使用 Seaborn 可以弥补洞察力和数据之间的差距。 它为用户提供了一个制作统计图形的高级界面,以 matplotlib 为基础,并与 pandas 数据结构集成。 它使用户能够使用对数据帧进行操作的绘图功能来探索数据。 得益于 seaborn 面向数据集的声明式应用程序接口,用户可以更专注于绘图元素的含义,而不是如何绘制它们。
在学习 Seaborn 之前,您应该掌握计算机编程的基本术语。 熟练掌握 Python 或其他编程语言也有帮助。 如果您熟悉 matplotlib 的使用,这也是一个额外的收获。 如果您以前从未使用过 Python,那么在学习 Seaborn 之前,参加一个初级课程来培养这些技能可能会有所帮助。
数据可视化领域的一些常见职业包括数据可视化工程师,根据 PayScale 的数据,截至 2021 年,该职业在美国的年薪中位数为 92,305 美元。 其他可能使用海生的职业包括数据分析师、商业智能分析师和数据科学家。 由于 seaborn 是一种数据可视化工具,它为从事数据工作的各种职业打开了大门。 平衡职业》杂志称,数据是一个炙手可热的领域,对能够利用大数据力量的员工的需求不断增加。
除了学习如何使用 seaborn,您还可以利用 Coursera 上的在线课程,在使用 Python 和了解数据可视化方面打下坚实的基础。 虽然许多课程属于中级或高级水平,但也有针对初学者的课程。 您可能有机会使用 seaborn 制作图表,同时学习更多有关数据科学和机器学习的知识,并发展实践技能,如丢弃相关特征、实施特征选择和构建助推树分类器。