In der heutigen datengesteuerten Welt ist die Fähigkeit, überzeugende Visualisierungen zu erstellen und mit Daten eindrucksvolle Geschichten zu erzählen, eine entscheidende Fähigkeit. Dieser umfassende Kurs führt Sie durch den Prozess der Visualisierung mit Hilfe von Python, Tabellenkalkulationen und BI (Business Intelligence)-Werkzeugen. Ganz gleich, ob Sie Datenanalyst, Geschäftsmann oder angehender Data Storyteller sind, dieser Kurs vermittelt Ihnen das Wissen und die besten Praktiken, um in der Kunst des visuellen Geschichtenerzählens zu brillieren. Während des gesamten Kurses wird ein konsistenter Datensatz für die Übungen verwendet, so dass Sie sich auf die Beherrschung der Visualisierungstools konzentrieren können, anstatt sich in den Feinheiten der Daten zu verlieren. Der Schwerpunkt liegt auf der praktischen Anwendung, so dass Sie die Tools in einem realen Kontext erlernen und üben können. Um die Python-Abschnitte dieses Kurses voll ausschöpfen zu können, werden Vorkenntnisse in der Programmierung in Python empfohlen. Außerdem wird ein solides Verständnis der Mathematik auf Highschool-Niveau vorausgesetzt. Die Vertrautheit mit der Pandas-Bibliothek ist ebenfalls von Vorteil. Am Ende dieses Kurses werden Sie über die notwendigen Fähigkeiten verfügen, um ein kompetenter Datenerzähler und visueller Kommunikator zu werden. Mit der Fähigkeit, überzeugende Visualisierungen zu erstellen und die entsprechenden Tools zu nutzen, werden Sie gut gerüstet sein, um sich in der Welt der Daten zurechtzufinden und fundierte Entscheidungen zu treffen, die einen bedeutenden Einfluss haben.
Datenvisualisierung mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Angewandte Python Datentechnik
Dozenten: Matt Harrison
4.176 bereits angemeldet
Bei enthalten
(25 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Wenden Sie Python, Tabellenkalkulationen und BI-Tools gekonnt an, um visuell ansprechende und interaktive Datenvisualisierungen zu erstellen.
Formulieren und kommunizieren Sie datengetriebene Erkenntnisse und Erzählungen durch aussagekräftige Visualisierungen und Data Storytelling.
Bewertung und Auswahl der am besten geeigneten Visualisierungstools und -techniken, um die Datenanforderungen und Ziele des Unternehmens zu erfüllen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tableau Software
- Kategorie: Cloud-Anwendungen
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Google Sheets
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Daten-Storytelling
- Kategorie: Plotly
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Microsoft Excel
- Kategorie: Histogramm
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Streudiagramme
- Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
- Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Dashboard
- Kategorie: Business-Kommunikation
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden wir Sie in die Grundlagen der Datenvisualisierung einführen und Ihnen Schritt für Schritt zeigen, wie Sie mit der Erstellung grundlegender Diagramme in Excel und Google Sheets beginnen können. Unabhängig davon, ob Sie neu in der Datenvisualisierung sind oder Ihre Fähigkeiten verbessern möchten, wird in dieser Woche der Grundstein für effektives visuelles Storytelling mit diesen weithin zugänglichen Tools gelegt.
Das ist alles enthalten
13 Videos8 Lektüren1 Aufgabe2 Diskussionsthemen
In diesem Modul begeben Sie sich auf eine spannende Lernreise, auf der Sie die Datenvisualisierung mit Pandas, Seaborn und Matplotlib erkunden. Sie werden Pandas und Seaborn verwenden, um Histogramme zu erstellen, mit denen Sie Einblicke in die Verteilung Ihrer numerischen Daten gewinnen können. Sie werden sich auch mit Streudiagrammen befassen, die es Ihnen ermöglichen, die Beziehungen zwischen verschiedenen Variablen in Ihren Datensätzen zu visualisieren und Muster und Korrelationen zu erkennen. Schließlich lernen Sie, wie Sie Liniendiagramme nutzen können, um zeitliche Trends und Veränderungen im Laufe der Zeit zu erfassen und so Ihre Fähigkeit zu verbessern, datengestützte Erzählungen effektiv zu kommunizieren.
Das ist alles enthalten
19 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul lernen Sie die leistungsstarke Kombination von Plotly, Dash und Streamlit kennen, um interaktive und dynamische Visualisierungen in einem Dashboard zu erstellen. Sie werden Plotly verwenden, um visuell ansprechende Histogramme, Streudiagramme und Liniendiagramme zu erstellen, die in ein Dashboard eingebettet werden können. Sie werden auch in Dash und Streamlit eintauchen, zwei beliebte Python-Frameworks zur Erstellung interaktiver webbasierter Dashboards. Am Ende der Woche werden Sie in der Lage sein, Ihr Wissen anzuwenden und ein umfassendes Dashboard zu erstellen, das diese Visualisierungen enthält und es den Benutzern ermöglicht, Ihre Daten zu erkunden und mit ihnen zu interagieren.
Das ist alles enthalten
15 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
In diesem Modul tauchen Sie in zwei Cloud-basierte Tools ein, Tableau und Amazon QuickSight, um überzeugende Visualisierungen zu erstellen und auf benutzerfreundliche und interaktive Weise Einblicke in Ihre Daten zu gewinnen. Sie werden zunächst Tableau verwenden, um Histogramme, Streudiagramme und Liniendiagramme zu entwerfen und zu erstellen, die Ihre Daten effektiv präsentieren. Anschließend verwenden Sie Amazon QuickSight, ein intuitives und cloudbasiertes Business Intelligence-Tool, um visuell ansprechende und interaktive Visualisierungen zu erstellen. Am Ende der Woche werden Sie in der Lage sein, Ihr Wissen anzuwenden und fesselnde Visualisierungen mit diesen Plattformen zu erstellen.
Das ist alles enthalten
14 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 28. Aug. 2024
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