Курс на Stepik
Обложка курса «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров» на Stepik
Бесплатно

Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров 4.833

Открыть на
STEPIK.ORG

Хотите, чтобы ваши отчеты и презентации выделялись? Matplotlib закрывает задачи визуализации в аналитике, отчетах, презентациях и исследованиях. На курсе пройдем путь от новичка до уверенного пользователя: базовые графики, настройка внешнего вида, сложные композиции. Научитесь не просто рисовать, а доносить идеи через визуализацию. После курса визуализация данных станет вашей сильной стороной.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Учеников на курсе 746
Сертификаты, выданные на курсе «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Отзывов получено 12
Рейтинг курса «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Рейтинг курса 4.833
Уроки в курсе «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Количество уроков 13
Тесты в курсе «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Количество квизов 54
Время прохождения курса «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Время прохождения курса
Обновления курса «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Обновления курса
Дата публикации курса «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Matplotlib: Визуализация для Аналитиков и Data-инженеров»Последнее обновление
Сложность easy

Чему вы научитесь

  • Оформлять результаты для отчетов и презентаций
  • Проводить разведочный анализ данных с помощью графиков
  • Создавать сложные составные визуализации
  • Сравнивать несколько категорий на одном графике
  • Понимать и дорабатывать чужой код с визуализациями
  • Находить выбросы и аномалии визуально
  • Интерпретировать результаты анализа графически
  • Делать графики понятными для заказчиков
  • Управлять осями и их диапазонами
  • Настраивать деления и подписи на осях
  • Работать с легендами и их расположением
  • Строить графики любой сложности с нуля

О курсе

Хотите, чтобы ваши отчеты и презентации выделялись? Matplotlib закрывает задачи визуализации в аналитике, отчетах, презентациях и исследованиях. На курсе пройдем путь от новичка до уверенного пользователя: базовые графики, настройка внешнего вида, сложные композиции. Научитесь не просто рисовать, а доносить идеи через визуализацию. После курса визуализация данных станет вашей сильной стороной.

Для кого этот курс

Начинающим аналитикам данных Освоите главный инструмент визуализации, чтобы показывать результаты анализа наглядно и профессионально. Data-инженерам Научитесь быстро проверять качество данных визуально и встраивать графики в пайплайны обработки. Разработчикам Python Добавите визуализацию данных в свой стек и сможете закрывать задачи, требующие визуализации. Всем, кто работает с данными Визуализация данных перестанет быть отдельной задачей, на которую нужно тратить время и силы. Она станет естественной частью работы, которая делается быстро и без напряжения.

Начальные требования

Этот курс подойдет, если вы:

  • Уверенно пользуетесь Python: знаете списки, циклы, функции, основы синтаксиса

  • Хотите научиться визуализировать данные профессионально

 

На курсе не понадобится:

  • Опыт работы с Matplotlib или другими библиотеками визуализации

  • Умение рисовать — за внешний вид отвечает код

  • Дополнительное программное обеспечение —  все примеры работают в стандартном Python и бесплатном Colab.

Преподаватели курса

Как проходит обучение

Короткие текстовые уроки
Изучаем теорию на практических примерах — без воды, только то, что реально нужно. Весь код можно сразу копировать и тестировать.

Тесты для закрепления
После каждого блока отвечаем на вопросы, чтобы убедиться, что материал усвоен и не осталось пробелов.

Задачи для самостоятельного решения
Применяем полученные навыки на практике. Чем больше пишете код — тем быстрее он становится естественным и понятным.

Нагрузка

4

Расскажите о курсе друзьям