Python数据可视化入门到精通大师班

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欢迎学习“Python Masterclass | Python A-Z数据可视化”课程。
学习python以及如何使用它进行数据分析和可视化，呈现数据。包括数据可视化的代码。

因为数据可能意味着无穷无尽的东西，所以为工作选择正确的可视化工具非常重要。无论你是对学习Tableau、D3.js、After Effects还是Python感兴趣，橡树学院都有适合你的课程。
光是统计数据就可能不了了之。这就是为什么数据可视化对于传达数据集背后的含义如此重要。良好的可视化可以神奇地将复杂的数据分析转化为吸引人且易于理解的表示，进而通知更智能、更精确的业务移动。Python数据分析和可视化，python，python数据分析，数据可视化，使用python masterclass | python a-z的数据可视化，oak academy，数据可视化python，数据分析和可视化，用于数据分析的python，使用python masterclass的数据可视化，pyplot，使用python的数据可视化，数据分析，python可视化，python中的数据可视化，使用python的数据分析，python数据可视化，可视化python，用于数据可视化的python

在本课程中，我们将学习什么是数据可视化，以及它如何与python一起工作。Data Visualization with Python Masterclass | Python A-Z

数据科学无处不在。更好的数据科学实践让企业能够削减不必要的成本、自动化计算和分析市场。本质上，数据科学是在竞争激烈的全球环境中取得成功的关键。

本课程适合所有对数据可视化概念感兴趣的人。

MP4 |视频:h264，1280×720 |音频:AAC，44.1 KHz，2声道
语言:英语|时长:20小时33分钟|大小:4.18 GB

你会学到什么
Python和OOP的基础知识
什么是数据科学和数据素养
Numpy和熊猫图书馆的基本资料
什么是数据可视化
Matplotlib的逻辑
什么是Matplotlib
使用Matplotlib
py plot–Pylab-Matplotlib
图形、子图、多图、轴，
图形定制
数据可视化
情节定制
网格、棘、刻度
Matplotlib中的基本图
Seaborn图书馆的这些主题
什么是海风
控制图形美学
调色板
锡伯恩的基本地块
Seaborn的多地块
回归图和拟合
包含以下主题的Geoplotlib
数据可视化
什么是Geoplotlib
切片提供程序和自定义图层
Ptyhon
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数据可视化
因为数据可能意味着无穷无尽的东西，所以为工作选择正确的可视化工具非常重要。
你对学习Tableau感兴趣，D3 js，After Effects，或者Python，都有适合你的课程。
Python编程
了解如何使用NumPy、Pandas、Seaborn、Matplotlib、机器学习等等！
Python数据分析和可视化
光是统计数据就可能不了了之。这就是为什么数据可视化对于传达数据集背后的含义如此重要。
好的可视化可以神奇地将复杂的数据分析转换成吸引人的、容易理解的表示，进而让你变得更聪明。
数据可视化是信息和数据的图形化表示。它是一个讲故事的工具，提供了一种传达背后含义的方式。
有各种流行的数据可视化工具供专业人员在各种环境和所有级别使用。
一些最广泛使用的平台包括Microsoft Excel、Tableau、Python和R；OAK提供的课程可以让你快速掌握所有这些。
而有些特定的职业需要数据可视化技能，如数据科学家、数据工程师和商业智能分析师。
一些最常见的示例包括图表(面积图、条形图和饼图)、表格(突出显示和文本)、图形(项目符号和楔形堆栈)
数据分析是对定量和定性数据进行收集、处理和建模，以提取做出明智决策的因素的实践。
什么是数据分析？数据分析是研究或操作数据集以获得某种洞察力的过程。
做一名数据分析师需要具备哪些技能？要成为一名数据分析师，你需要具备成功分析数据和报告见解的技能。
什么工作使用数据分析？每个行业都有数据分析师，他们的职位名称可能会有所不同。

要求
你需要一台能够运行Anaconda 3或更新版本的台式电脑(Windows，Mac)。我们将向您展示如何安装必要的免费软件。
使用python进行数据可视化的一点编码经验
数据可视化至少需要高中水平的数学技能。
Python编码技能优先考虑
渴望学习海洋生物
希望在Geoplotlib上工作
渴望学习数据分析和可视化
渴望学习numpy，python numpy
渴望学习熊猫，蟒蛇熊猫
渴望学习数据分析、python、数据可视化

这门课程是给谁的
任何有编程经验，想学习数据可视化，提高技能的人。
希望实现数据可视化的统计学家和数学家。
想要学习数据可视化的数据分析师。
如果你是其中之一，那你来对地方了。但是请不要忘记。你必须知道一点编码和脚本。
对数据可视化感兴趣的技术极客
想要学习python数据分析的数据分析师
任何需要转换工作的人
任何渴望学习python进行数据可视化而没有编码背景的人
想学习数据可视化、数据分析、python数据可视化的人

首先，在本课程中，我们将学习pyhton和面向对象编程(OOP)的一些基础知识。这些是我们数据可视化旅程的第一步。之后，我们将踏上通往数据科学世界的旅程。在这里，我们将了解数据素养和数据科学概念。然后我们将到达我们的下一站。Numpy图书馆。在这里，我们了解什么是numpy以及如何使用它。然后我们到达下一站。熊猫图书馆。现在我们的旅程变成了一场冒险。在这次冒险中，我们将进入Matplotlib世界，然后退出Seaborn世界。然后，我们将尝试理解如何可视化我们的数据，即数据。但是我们的旅程不会结束。然后我们将到达我们的最终目的地。地理绘图或tableau数据可视化中的Geoplotlib。

学习python以及如何用它来进行python数据分析和可视化，呈现数据。包括大量的代码数据可视化。

无论你是从事机器学习或金融，还是从事web开发或数据科学，Python都是你可以学习的最重要的技能之一。Python的简单语法特别适合桌面、web和商业应用。Python的设计理念强调可读性和可用性。Python的开发基于这样一个前提，即应该只有一种方式(最好是一种明显的方式)来做事，这一理念导致了代码标准化的严格水平。核心编程语言相当小，标准库也很大。事实上，Python的大型库是其最大的优势之一，它为程序员提供了各种不同的工具，适用于许多不同的任务。

在本课程中，您将详细学习数据分析和可视化。

在本课程中，您还将学习

pyhton和OOP的基础知识，Jupyter笔记本和Google Colab的概述。

什么是数据科学和数据素养

数字图书馆和熊猫图书馆在数据分析方面的基础知识。

什么是数据可视化

Python数据分析和可视化

Python数据分析

数据可视化

用于数据分析的高级excel

Matplotlib的逻辑

什么是Matplotlib

使用Matplotlib

py plot–Pylab-Matplotlib-Excel

图形、子图、多图、轴，

图形定制

情节定制

网格、棘、刻度

Matplotlib中的基本图

Jupyter笔记本和Google Colab概述

Seaborn图书馆的这些主题

什么是海风

控制图形美学

调色板

锡伯恩的基本地块

Seaborn的多地块

回归图和拟合

包含以下主题的Geoplotlib

什么是Geoplotlib

切片提供程序和自定义图层

当然，我们用不同的概念和层次增强了所有的例子。我打赌你会喜欢它的。

你为什么想上这门课？

我们的答案很简单:教学质量。

什么是数据可视化？
数据可视化是信息和数据的图形化表示。它是一个讲故事的工具，提供了一种传达数据集背后含义的方式。简而言之，数据可视化有助于用户(生成数据的个人或团队，在许多情况下还有他们的受众)理解数据并做出最佳的数据驱动型决策。良好的可视化可以神奇地将复杂的数据分析转化为吸引人且易于理解的表示，进而通知更智能、更精确的业务活动。使用图表、图形和地图等可视化元素，数据可视化工具提供了一种查看和理解数据趋势、异常值和模式的便捷方式。

最常用的数据可视化工具有哪些？
有各种流行的数据可视化工具供专业人员在各种环境和所有级别使用。一些最广泛使用的平台包括Microsoft Excel、Tableau、Python和R；Udemy提供的课程可以让你快速掌握所有这些平台。值得注意的是，许多数据可视化工具是免费和/或开源的，这意味着该软件的原始源代码是免费的，任何人都可以分发。一些工具，如Power BI和Tableau，是免费的，但不是开源的，提供免费许可证，但功能有限。此外，还有开源编程语言的模块或包，如Python的Matplotlib和JavaScript的D3.jf、Plotly和Chart.js。最后，还有专门的工具，如传单和OpenLayers，用于交互式制图。

哪些职业使用数据可视化？
虽然有一些特定的职业需要数据可视化技能，例如数据科学家、数据工程师和商业智能分析师，但许多行业都需要这些技能来取得成功和推动利润。在当今数据驱动的世界中，各行各业的专业人士掌握基本的数据可视化技能是明智的。例如，在金融服务领域，数据可视化技能对于理解金融数据至关重要。今天的记者还可以充分利用数据可视化工具来快速处理原始数据、解释统计数据，并提高他们讲故事的能力。在所有商业领域，越来越多的公司认识到能够与数据交流有多重要，以及数据在他们的成功中扮演的角色。

最常见的数据可视化类型是什么？
解读数据，形象地讲述一个故事，有很多种方式。一些最常见的示例包括图表(面积图、条形图和饼图)、表格(突出显示和文本)、图形(项目符号和楔形堆栈)和地图(点分布和热度)，以及仪表板、直方图和其他信息图。您可以使用Excel和Tableau等软件创建所有这些内容。选择正确的可视化取决于您需要解释的数据类型:描述类别或组的分类数据，或表示数字的数字数据。Udemy提供各种课程，教你如何创建有影响力的数据可视化，并通过数据驱动的决策推动行动。

Python有哪些局限性？

Python是一种广泛使用的通用编程语言，但它有一些局限性。因为Python是一种解释型的动态类型语言，所以与编译型的静态类型语言(如c)相比，它的速度较慢。因此，当速度不是那么重要时，Python很有用。Python的动态类型系统也使它比其他一些编程语言使用更多的内存，因此它不适合内存密集型应用程序。运行Python代码的Python虚拟引擎是单线程运行的，这使得并发性成为编程语言的另一个限制。虽然Python在某些类型的游戏开发中很受欢迎，但它较高的内存和CPU使用率限制了它在高质量3D游戏开发中的使用。也就是说，计算机硬件变得越来越好，Python的速度和内存限制变得越来越不相关，这使得Python更加流行。

Python是怎么用的？

Python是一种通用编程语言，广泛应用于许多行业和平台。Python的一个常见用途是编写脚本，这意味着在后台自动执行任务。Linux操作系统附带的许多脚本都是Python脚本。Python也是机器学习、数据分析、数据可视化和数据科学的流行语言，因为其简单的语法使快速构建真正的应用程序变得容易。您可以使用Python创建桌面应用程序。许多开发人员用它来编写Linux桌面应用程序，它也是web和游戏开发的绝佳选择。像Flask和Django这样的Python web框架是开发web应用程序的流行选择。最近，Python也通过Kivy第三方库被用作移动开发语言，尽管目前Python在移动开发方面还有一些缺点需要克服。

什么工作用Python？

Python是一种流行的语言，在许多行业和许多编程学科中都有使用。DevOps工程师使用Python编写网站和服务器部署脚本。Web开发人员使用Python构建web应用程序，通常使用Python流行的web框架之一，如Flask或Django。数据科学家和数据分析师使用Python建立机器学习模型，生成数据可视化，并分析大数据。财务顾问和quants(定量分析师)使用Python来预测市场和管理资金。数据记者使用Python来整理信息和创作故事。机器学习工程师使用Python开发神经网络和人工智能系统。

我如何自学Python？

Python具有简单的语法，这使得它成为初学者学习的优秀编程语言。要自学Python，首先必须熟悉语法。但是你只需要了解一点Python语法就可以开始编写真正的代码；你走的时候会拿到剩下的。根据使用它的目的，您可以找到好的Python教程、书籍或课程，通过构建符合您目标的完整应用程序来教您编程语言。如果你想开发游戏，那就去学Python游戏开发。如果你打算构建web应用程序，你也可以找到很多可以教你的课程。如果你想自学Python，Udemy的在线课程是一个很好的起点。

什么是数据分析？

数据分析是研究或操作数据集以获得某种洞察力的过程。通常，这种洞察力可以为决策或行动提供信息。它包括从简单的数学运算到复杂的统计计算。大多数人每天都会进行数据分析。例如，您可以按最高金额对信用卡费用进行排序，以找出上个月最昂贵的三项费用。或者，您可以计算您最喜欢的运动员在一场比赛中的平均得分，以预测他们在未来比赛中的表现。

做一名数据分析师需要具备哪些技能？

要成为一名数据分析师，你需要具备成功分析数据和报告见解的技能。技术技能可能包括数据分析、统计知识、数据故事、沟通和解决问题。商业直觉和战略思维对于经常与商业利益相关者合作的数据分析师也很有用。数据分析包括将业务问题或需求转化为数据问题。然后，您将转换和分析数据，以提取该问题的答案。数据故事包括图形和交流技巧，这意味着你需要创建图形和图表来帮助可视化地交流你的数据和发现。你还需要以多种形式清晰地交流，这可能包括很强的写作、口语、解释和听力技能。解决问题的技能非常有用，因为它们可以帮助你创造创新的方法来克服挑战和解决数据缺口问题。

什么工作使用数据分析？

每个行业都有数据分析师，他们的职位名称可能会有所不同。典型行业包括(但不限于)零售、医疗保健、银行和金融、运输、教育、建筑和技术。需要数据分析知识的工作类型包括数据科学家、商业智能分析师、数据工程师、定量分析师、数据分析顾问、运营分析师、营销分析师、项目经理、IT系统分析师和运输物流专员。数据科学家的职位通常收入较高。具体的数据科学家工作包括机器学习工程师、机器学习科学家、应用程序架构师、企业架构师、数据架构师、基础架构架构师、数据工程师和统计师。

什么是数据科学？

我们拥有的数据比以往任何时候都多。但是数据本身并不能告诉我们很多关于我们周围世界的事情。我们需要解读信息并发现隐藏的模式。这就是数据科学的用武之地。数据科学使用算法来理解原始数据。数据科学和传统数据分析的主要区别在于它侧重于预测。数据科学寻求发现数据中的模式，并使用这些模式来预测未来的数据。它利用机器学习来处理大量数据，发现模式，预测趋势。数据科学包括准备、分析和处理数据。它来自许多科学领域，作为一门科学，它通过创建新的算法来分析数据和验证当前的方法而进步。

数据科学家是做什么的？

数据科学家使用机器学习来发现大量原始数据中的隐藏模式，以揭示实际问题。这需要几个步骤。首先，他们必须确定一个合适的问题。接下来，他们确定解决这种情况需要哪些数据，并想出如何获得这些数据。一旦他们获得数据，他们需要清理数据。数据格式可能不正确，可能有额外的不必要数据，可能缺少条目，或者某些数据可能不正确。因此，数据科学家在分析数据之前必须确保数据是干净的。为了分析数据，他们使用机器学习技术来建立模型。一旦他们创建了一个模型，他们测试，提炼，并最终投入生产。

数据科学最流行的编码语言是什么？

Python是数据科学领域最流行的编程语言。它是一种通用语言，有很多可用的库。也是很好的初学者语言。r也受欢迎；然而，它更复杂，是为统计分析而设计的。如果你想专攻统计分析，这可能是个不错的选择。你会想知道Python或者R和SQL。SQL是一种为关系数据库设计的查询语言。数据科学家处理大量数据，他们将大量数据存储在关系数据库中。这是三种最常用的编程语言。也使用其他语言，如Java、C++、JavaScript和Scala，尽管使用得较少。如果您已经有了这些语言的背景，您可以探索这些语言中可用的工具。然而，如果你已经知道另一种编程语言，你可能会很快学会Python。

Python master class | Python A-Z class数据可视化上见！