Сколько стоит курс «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы»?

Курс «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы» доступен бесплатно.

Сколько времени занимает прохождение курса «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы»?

Прохождение курса «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы» занимает примерно 2 часов.

Какой рейтинг у курса «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы»?

Курс имеет рейтинг 4.0 из 5 на основе 1 отзывов. На курсе обучается 320 учеников.

Где можно пройти курс «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы»?

Курс доступен на образовательной платформе Stepik по адресу stepik.org/course/298080.

Курс на Stepik

Обложка курса «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы» на Stepik

Бесплатно

Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы ★ 4.000

Name: Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы
Availability: InStock
Rating: 4.0 (1 reviews)

Открыть на
STEPIK.ORG

Курс посвящён визуализации данных в Python с помощью Matplotlib. В формате 9 модулей и 42 уроков вы разберёте базовые и более сложные приёмы построения графиков и подготовки наглядных визуализаций.

Показатель	Текущие показатели		Рост
Показатель	Значение	🏆 Рейтинг	3 дн	7 дн	30 дн
Учеников на курсе	320
Сертификатов выдано	0
Отзывов получено	1
Рейтинг курса	4.000
Количество уроков	44
Количество квизов	10
Количество задач с кодом	283
Время прохождения курса	2 ч.	—
Обновления курса	—	—
Дата публикации курса	2 месяца назад	—	—	—	—
Последнее обновление	15 сентября 2026	—	—	—	—
Сложность	normal	—	—	—	—

Содержание курса

Разделы в курсе «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы»

9 разделов Уроки в курсе «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы»

44 урока Тесты в курсе «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы»

10 тестов Задачи в курсе «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы»

283 задачи Время прохождения курса «Matplotlib в Python: основы и продвинутые приёмы»

2 ч.

обн. 15 сентября 2026

Основы Matplotlib и первая визуализация

5 уроков

1. Как получить помощь? Связь с автором. ↗

2. Что такое Matplotlib и когда его применять ↗

3. Установка и импорт библиотеки ↗

4. Первый линейный график ↗

5. Фигура, оси и объектная модель ↗

Настройка внешнего вида графиков

5 уроков

1. Заголовки и подписи осей ↗

2. Цвета, линии и маркеры ↗

3. Легенда и сетка ↗

4. Размер фигуры и границы осей ↗

5. Стили и темы Matplotlib ↗

Основные типы графиков

5 уроков

1. Столбчатые диаграммы ↗

2. Диаграммы рассеяния ↗

3. Гистограммы распределений ↗

4. Круговые диаграммы ↗

5. Ящики с усами ↗

Работа с несколькими графиками

4 урока

1. Subplots и сетка графиков ↗

2. Настройка отдельных осей ↗

3. Общие оси и сравнение данных ↗

4. Компоновка и отступы ↗

Практическая визуализация данных

5 уроков

1. Подготовка данных для графика ↗

2. Визуализация временных рядов ↗

3. Сравнение категорий ↗

4. Комбинирование нескольких типов графиков ↗

5. Аннотации и выделение важных точек ↗

Продвинутая настройка осей и шкал

5 уроков

1. Деления и подписи делений ↗

2. Форматирование чисел и дат ↗

3. Логарифмические шкалы ↗

4. Вторая ось на графике ↗

5. Полярные координаты ↗

Цвет, изображения и тепловые карты

5 уроков

1. Цветовые карты ↗

2. Тепловые карты ↗

3. Цветовая шкала ↗

4. Отображение изображений ↗

5. Контурные графики ↗

3D-графики и специальные визуализации

4 урока

1. Основы 3D-осей ↗

2. 3D-линии и точки ↗

3. Поверхности ↗

4. Векторные поля ↗

Качество, экспорт и воспроизводимость графиков

6 уроков

1. Сохранение графиков в файлы ↗

2. Разрешение и качество экспорта ↗

3. Единый стиль проекта ↗

4. Типичные ошибки визуализации ↗

5. Финальная работа: набор графиков для анализа данных ↗

6. Как сказать спасибо? ↗