Seaborn Setup: Tools, Data Prep & EDA for Visualization

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Seaborn Setup: Tools, Data Prep & EDA for Visualization

Ce cours fait partie de Spécialisation "Seaborn Python Data Visualization & Analysis"

Instructeur : EDUCBA

Inclus avec

2 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

5 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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5 heures à compléter

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Ce que vous apprendrez

Configure Python and Seaborn to prepare and explore census datasets.
Generate scatter, violin, heatmap, and multivariate visualizations.
Enhance plots for readability and interpret data insights effectively.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Outils que vous découvrirez

Catégorie : NumPy

Détails à connaître

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7 devoirs

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Il y a 2 modules dans ce cours

This hands-on course teaches learners how to prepare, analyze, and visually interpret data using Python’s Seaborn library, with a focus on census datasets. Beginning with foundational setup—such as installing Anaconda, configuring Jupyter Notebook, and loading libraries—the course progresses into exploratory data analysis and practical visualization techniques.

Learners will gain proficiency in generating a range of plots including scatter plots, line graphs, swarm plots, violin plots, heatmaps, and advanced visual grids. Emphasis is placed on enhancing plot readability through axis formatting, label alignment, and plot configuration to support data storytelling. Throughout the course, learners will apply Bloom’s Taxonomy skills such as identifying trends (Understand), configuring tools (Apply), modifying visuals (Analyze), and interpreting relationships (Evaluate). Ideal for data enthusiasts and analysts, this course equips learners to effectively visualize multivariate data, uncover insights, and support data-driven decision-making.

This module introduces learners to the foundational setup required for performing data visualization using Seaborn on census datasets. It covers essential technical prerequisites including tool installation, library setup, environment management, and preliminary data preparation. Learners will install necessary software, configure a Python environment using Anaconda and Jupyter Notebook, and explore the structure and purpose of the dataset. The module also walks through the beginning stages of exploratory data analysis (EDA), including understanding data structures and manipulating datasets to prepare them for visualization in later modules.

Inclus

5 vidéos1 lecture3 devoirs

5 vidéos Total 29 minutes

Introduction of Project 2 minutes
Installation of Tools 7 minutes
Libraries 8 minutes
Exploratory Data Analysis 6 minutes
Add Columns to Dataset 6 minutes

1 lecture Total 10 minutes

Laying the Groundwork: Tools, Data Prep, and EDA for Reliable Visualizations 10 minutes

3 devoirs Total 50 minutes

Introduction and Setup 10 minutes
Working with Data 10 minutes
Preparing the Data and Essential Tools 30 minutes

This module explores advanced data visualization techniques using Seaborn to analyze census data. Learners will apply core and advanced plotting tools to generate meaningful visual interpretations, manage axis readability, and derive statistical insights through categorical and continuous data relationships. The focus includes creating scatter plots, line plots, swarm plots, violin plots, point plots, heatmaps, and grid-based multivariate plots, with an emphasis on enhancing plot clarity and interpretability.

Inclus

10 vidéos4 devoirs

10 vidéos Total 73 minutes

Data Visualization Scatterplot 11 minutes
Multiple Line Plot 4 minutes
Swarm plot 10 minutes
X and Y Tick Label Setting 9 minutes
Violin Plot and Bar plot 9 minutes
Point plot 6 minutes
Heat map 6 minutes
Pair plot 6 minutes
lmplot 7 minutes
Pair grid 5 minutes

4 devoirs Total 60 minutes

Core Plotting Techniques 10 minutes
Enhancing Plot Readability 10 minutes
Advanced Visual Exploration 10 minutes
Visualizing Census Data with Seaborn 30 minutes

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Instructeur

EDUCBA

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