In this hands-on project, we will understand the fundamentals of data visualization with Python and leverage the power of two important python libraries known as Matplotlib and seaborn. We will learn how to generate line plots, scatterplots, histograms, distribution plot, 3D plots, pie charts, pair plots, countplots and many more!
Python for Data Visualization: Matplotlib & Seaborn
Python for Data Visualization: Matplotlib & Seaborn
Dozent: Ryan Ahmed
6.334 bereits angemeldet
Bei enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.6
(78 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Understand python programming fundamentals for data visualization
Leverage the power of Matplotlib and Seaborn
Plot histograms, countplots, scatterplots, and line plots
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Interactive Data Visualization
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Scatter Plots
- Kategorie: Plot (Graphics)
- Kategorie: Graphing
- Kategorie: Scientific Visualization
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Histogram
- Kategorie: Statistical Visualization
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Seaborn
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Task #1: Plot basic Line Plots
Task #2: Plot Scatterplot
Task #3: Plot pie charts
Task #4: Plot Histograms
Task #5: Plot Multiple Plots
Task #6: Plot Subplots
Task #7: Plot 3D Plots
Task #8: Plot Scatterplot & Count plot (Seaborn)
Task #9: Plot Pairplot, Distplot, and Heatmaps (Seaborn)
Empfohlene Erfahrung
Basic python programming and mathematics.
8 Projektbilder
Dozent
Lehrkraftbewertungen
(8 Bewertungen)38 Kurse121.801 Lernende
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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.“
Bewertungen von Lernenden
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WJ
Geprüft am 16. Jan. 2026
It was a great hands on learning project. I highly recommmend for those looking to practice on real world data appliation or refreshing their skills. Thanks to the course team and coursera.
TG
Geprüft am 26. Jan. 2022
It is so useful and very well structured and explained.
LA
Geprüft am 11. Sep. 2021
I liked the concise (not replete) course delivery. I would suggest thought that the exercises be conducted using Colab instead of the built-in Ryder.
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