Data Visualization Fundamentals in Python

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Data Visualization Fundamentals in Python

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Visualization: Fundamentals to Interactive Storytelling“

Dozent: P.J. Grosse

Bei enthalten

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5 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Auf einen Abschluss hinarbeiten

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5 Module

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Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

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Was Sie lernen werden

Develop interactive visualizations using Python libraries.
Implement data visualization techniques and plots using Python libraries, such as Matplotlib and Seaborn to tell a compelling story
Customize visualization features and styles with themes, colors, and chart elements for clear communication.
Apply human perception principles to enhance the effectiveness and interpretability of your visualizations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Interactive Data Visualization
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Graphic and Visual Design
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Presentation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Python Programming
Kategorie: NumPy
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Seaborn

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Data Visualization: Fundamentals to Interactive Storytelling“

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

The "Data Visualization Fundamentals in Python" course empowers you to transform data into compelling visual narratives. Dive into the principles and best practices of data visualization, blending the art and science to tell impactful data stories using Python.

Through this course, you will master creating basic and advanced data visualizations and learn to effectively communicate complex information visually. You will explore Python libraries such as Matplotlib and Seaborn and understand how to customize visual elements to create clear, insightful, and visually appealing data representations. You will develop skills to apply fundamental principles, incorporate human perception aspects, customize your plots, and create interactive visualizations ensuring an accurate interpretation of data. This course will equip you with techniques for transforming complex datasets into coherent visuals, optimizing your ability to convey data-driven insights effectively.

This module introduces the goals of the course, and provides an overview of what data visualization is, why does it matter, and reviews historical examples of data visualizations.

Das ist alles enthalten

5 Videos8 Lektüren2 Aufgaben

5 Videos Insgesamt 30 Minuten

Welcome to the Art of Data Visualization 3 Minuten
Data Visualization: what stories can we tell? 1 Minute
Data Visualization Hall of Fame 13 Minuten
Why is Data Visualization Important? 6 Minuten
Art vs. Science of Data Visualization 7 Minuten

8 Lektüren Insgesamt 83 Minuten

Syllabus 10 Minuten
Navigation Help 10 Minuten
Technical Support 10 Minuten
Data Visualization Timeline 5 Minuten
Visualizing Ourselves 18 Minuten
Bad Data Visualization 10 Minuten
Module 1 Wrap Up 10 Minuten
Module 1 Sources 10 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 45 Minuten

Let's Practice: Introduction to The Art of Data Visualization 15 Minuten
Module 1 Knowledge Check 30 Minuten

This module teaches the principles of visualization, what makes visualizations effective, and how different data types can be visualized.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren2 Aufgaben

5 Videos Insgesamt 25 Minuten

Principles of Perception 2 Minuten
Principles of Visualization 6 Minuten
Effective Data Visualization 6 Minuten
What to Visualize 7 Minuten
How to Visualize 5 Minuten

5 Lektüren Insgesamt 115 Minuten

Module 1 Recap 10 Minuten
Data Visualization Resources 45 Minuten
Expressiveness in Visualization 20 Minuten
Storytelling with Data Chart Guide 30 Minuten
Module 2 Sources 10 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 45 Minuten

Let's Practice: Principles of Data Visualization 15 Minuten
Module 2 Knowledge Check 30 Minuten

This module introduces basic Python programming within Jupyter notebook environment.

Das ist alles enthalten

34 Videos2 Lektüren2 Aufgaben

34 Videos Insgesamt 299 Minuten

The Python Programming Environment 12 Minuten
Basic Scripts, Arithmetic, and Comments 8 Minuten
Getting Started with Jupyter 20 Minuten
Using Jupyter Notebooks 11 Minuten
Managing Execution in Jupyter, Introducing Data Types 9 Minuten
Strings, Booleans, Indexing, and Slicing 15 Minuten
Lists, Indexing, and Slicing 6 Minuten
For Loops 12 Minuten
Heterogenous Lists, Exporting Jupyter Notebooks 7 Minuten
1D NumPy Arrays 10 Minuten
NumPy Array Attributes and Creation 9 Minuten
Arrays vs. Lists 13 Minuten
Manipulating 1D Arrays: Slicing and Indexing 8 Minuten
Conditional Slicing 9 Minuten
Combining Arrays 8 Minuten
Sorting and Summarizing Arrays 10 Minuten
Summarizing Arrays, Continued 9 Minuten
What is a 2D Array? 7 Minuten
2D Array Attributes and Creation 6 Minuten
Creating 2D Arrays from 1D Arrays 7 Minuten
Manipulating 2D Arrays: Slicing and Indexing 7 Minuten
Conditional Subsetting 2D Arrays 10 Minuten
Slicing, Subsetting, and Side Effects 9 Minuten
Summarizing 2D Arrays 5 Minuten
Introduction to Pandas Series: Basics and Practical Application 8 Minuten
Pandas Series Indexing and Slicing: A Deep Dive 7 Minuten
Pandas Series: Defining Indices and Handling Non-Unique Values 7 Minuten
Series Concatenation in Pandas 8 Minuten
Introduction to Pandas DataFrames: Converting NumPy Arrays and DataFrame Operations 7 Minuten
Distinguishing Pandas DataFrames from NumPy 2D Arrays 6 Minuten
Converting Dictionary to DataFrame in Pandas 8 Minuten
DataFrame Attributes and Methods in Pandas: Understanding dtypes, info(), and describe() 7 Minuten
Descriptive Statistics and Sorting in Pandas DataFrames 7 Minuten
DataFrame Sorting and Management in Pandas 7 Minuten

2 Lektüren Insgesamt 100 Minuten

Basics of Python - A Review 10 Minuten
Module 1 Reading 90 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 45 Minuten

Let's Practice: Review of Python Basics 15 Minuten
Module 3 Knowledge Check 30 Minuten

This module teaches creating and customizing data charts using Python libraries of Matplotlib.

Das ist alles enthalten

4 Videos9 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

4 Videos Insgesamt 27 Minuten

Python for Data Visualization 1 Minute
Introduction to Matplotlib 4 Minuten
Creating Simple Plots 8 Minuten
Advanced Plotting with Matplotlib 13 Minuten

9 Lektüren Insgesamt 100 Minuten

Module 2 Recap 10 Minuten
Introduction to Matplotlib 10 Minuten
Matplotlib Tutorials 10 Minuten
Practice Simple Plots 20 Minuten
1 Dataset, 100 Matplotlib Visualizations 10 Minuten
Comical Data Visualization in Python Using Matplotlib 10 Minuten
Practice Advanced Plots 10 Minuten
Matplotlib Practice Lab Solution 10 Minuten
Module 4 Sources 10 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 45 Minuten

Week 4 #8-10 Pandas Dataframes 2 15 Minuten
Module 4 Knowledge Check 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 20 Minuten

Matplotlib Practice Lab Discussion 20 Minuten

1 Unbewertetes Labor Insgesamt 60 Minuten

Matplotlib Practice Lab 60 Minuten

This module teaches advanced charting using Python libraries such as Seaborn and provides a contrast between Seaborn vs Matplotlib libraries for data visualization.

Das ist alles enthalten

3 Videos9 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema3 Unbewertete Labore

3 Videos Insgesamt 23 Minuten

Introduction to Seaborn Library 8 Minuten
Seaborn Plotting Functions 6 Minuten
Advanced Plotting with Seaborn 9 Minuten

9 Lektüren Insgesamt 90 Minuten

Module 4 Recap 10 Minuten
Matplotlib vs. seaborn vs. Plotly vs. MATLAB vs. ggplot2 vs. pandas 10 Minuten
Generate a Scatterplot with Seaborn Lab Solution 10 Minuten
Seaborn Tutorials 10 Minuten
Generate a Histogram with Seaborn Lab Solution 10 Minuten
Seaborn Tutorial [Optional] 10 Minuten
Module 5 Wrap up 10 Minuten
Seaborn Practice Lab Solution 10 Minuten
Module 5 Sources 10 Minuten

2 Aufgaben Insgesamt 45 Minuten

Let's Practice: Making Figures with Python: Advanced Plotting 15 Minuten
Module 5 Knowledge Check 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 30 Minuten

Seaborn Practice Lab Discussion 30 Minuten

3 Unbewertete Labore Insgesamt 130 Minuten

Generate a Scatterplot with Seaborn 10 Minuten
Generate a Histogram with Seaborn 60 Minuten
Seaborn Practice Lab 60 Minuten

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Auf einen Abschluss hinarbeiten

Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Pittsburghangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹

Dozent

P.J. Grosse

University of Pittsburgh

4 Kurse 1.457 Lernende

von

University of Pittsburgh

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Data Visualization with Python
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Python for Data Visualization: Matplotlib & Seaborn
angeleitetes Projekt

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

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