Скачать [Stepik] Визуализация с Matplotlib для анализа данных [Александр Волков]

  • Гость, подпишитесь сейчас

    📥 Наш адрес сайта меняется, чтобы быть в курсе актуального адреса, подпишитесь на телеграм канал «Перейти»

Описание складчины

Освоение Python открывает возможности для профессионального роста и участия в интересных IT-проектах. [Stepik] Визуализация с Matplotlib для анализа данных [Александр Волков] поможет выстроить обучение поэтапно, а складчина — приобрести курс.

Информация
Цена: 60 РУБ
Организатор: Kail Kail
Скачать
Kail
Kail
Организатор
Организатор
Регистрация
09.04.2020
Сообщения
455 019
Реакции
45 060
Монеты
1 191
Оплачено
0
Баллы
0
  • #SkladchinaVip
  • #1
[Stepik] Визуализация с Matplotlib для анализа данных [Александр Волков]
Ссылка на картинку
Освой визуализацию в Python — от базовых графиков до сложных настраиваемых диаграмм.
Без догадок, без часами читаемой документации, только практика и наглядные примеры.

Чему вы научитесь
  • Научитесь строить любые графики — от простых до продвинутых
  • Поймёте, как работает Matplotlib: логично и без «магии»
  • Уверенно настроите оси, подписи, легенды, сетку, цвета и стили
  • Научитесь размещать несколько графиков на одной фигуре
  • Будете сохранять визуализации в нужных форматах и качестве
  • Освоите популярные типы графиков:
  • Линейные, столбчатые, круговые, стековые
  • Гистограммы, boxplot, scatter
  • Ступенчатые, stem, графики с погрешностями и контурные
О курсе

Если вы каждый раз перед построением графика на Python теряетесь в параметрах и функциях — этот курс создан для вас.

Мы собрали в одном месте всё необходимое для уверенного владения библиотекой Matplotlib — от первых простых построений до сложных и настраиваемых визуализаций, используемых в аналитике и Data Science.

Почему именно этот курс

Курс построен по принципу "изучай на практике — понимай через результат".
Вместо сухой теории — реальные примеры, пошаговые кейсы и визуальные демонстрации. Каждый инструмент вы осваиваете сразу в действии, а не в абстракции. Вы не просто учитесь — вы сразу видите результат и понимаете, как применять знания в своих проектах.

Для кого этот курс
  • Тем, кто уже знает Python, но не уверен в визуализации данных
  • Тем, кто хочет создавать аналитические графики быстро и правильно
  • Начинающим аналитикам, дата-сайентистам и исследователям данных
  • Студентам и школьникам, желающим научиться визуализировать данные профессионально
  • Людям в науке, которым нужны точные и понятные графики для публикаций и исследований
Начальные требования

Желательно иметь начальные знания языка программирования Python.

Наш преподаватель Александр Волков

Преподаватель курсов по математике и анализу данных, автор образовательных материалов для студентов и начинающих специалистов.
Мне важно показывать, что математика и аналитика — это не сухая теория, а инструмент для решения реальных задач. В своих курсах я делаю упор на логику, понятные объяснения и практику, чтобы студенты чувствовали уверенность при решении задач и на собеседованиях.…

Как проходит обучение

Курс состоит из трёх логично выстроенных модулей, которые помогут вам шаг за шагом освоить библиотеку Matplotlib — от базовых построений до продвинутых визуализаций.

Каждый модуль включает:
  • Короткие уроки с примерами кода
  • Наглядные графики с пояснениями
  • Тестовые задания после теории — для закрепления
  • Практические упражнения — чтобы научиться применять знания сразу
Программа курса

Введение в курс:
  1. Что такое Matplotlib?
  2. Установка модуля, импорт модуля, проверка версии модуля.
Основы построения графиков:
  1. Построение простого графика.
  2. Настройка внешнего вида графика.
  3. Добавление элементов и сохранение.
Несколько графиков и подграфики:
  1. Несколько графиков на одной фигуре — plt.subplot().
Разные типы графиков:
  1. Диаграмма рассеяния — plt.scatter().
  2. Столбчатая диаграмма — plt.bar().
  3. Гистограмма — plt.hist().
  4. Диаграмма размаха (boxplot) — plt.boxplot().
  5. Круговая диаграмма — plt.pie().
  6. Стековый график — plt.stackplot().
  7. Stem-диаграмма — plt.stem().
  8. Ступенчатый график — plt.step().
  9. График с погрешностями — plt.errorbar().
  10. Контурный график — plt.contour().
  11. Обратная связь.
В курс входят 17 уроков и 115 тестов.
Показать больше
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть контент.
stepik александр волков визуализация с matplotlib для анализа данных
Похожие складчины
Kail
Ответы
0
Просмотры
944
Kail
Kail
Kail
Ответы
0
Просмотры
251
Kail
Kail
Kail
Ответы
0
Просмотры
322
Kail
Kail
Kail
Ответы
0
Просмотры
274
Kail
Kail
Показать больше складчин

Войдите или зарегистрируйтесь

Вы должны быть авторизованны для просмотра материала

Создать аккаунт

Создать учетную запись займет не больше минуты!

Войти

Уже зарегистрированы? Просто войдите.