Курс сделан с душой. Он представляет собой достаточно подробное русскоязычное руководство по библиотеке Seaborn и помимо этого является курсом по профессиональной визуализации в data science. Благодаря нему я не только освоила библиотеку, но и научилась выбирать подходящие графики для визуализации данных и читать их. Мне очень понравилась увлекательная форма тестирования - своего рода кроссворды и пазлы. Код можно запускать в Jupyter Notebook, а можно анализировать и пытаться понять, что получится в результате, и исходя из этого выбирать или составлять ответ - такой сборник увлекательных аналитических упражнений. После прохождения буду обращаться к данному курсу как к теоретическому справочнику.
Этот курс грамотно построен для понимания библиотеки Matplotlib и разбит на 3 части.
1.Сначала базовое понимание, как строится график, все методы настройки графика
2. ооп, где мы саморучно меняем размер холста, используя изученные ранее в блоке 1 методы настройки графика
3. изучаем базовое/хорошее представление основных видов графиков для визуализации данных.
Если говорить о том, что не понравилось, то в начале не понимал, для чего два блока ооп и обычная стилизация, потому что работая по одному алгоритму, забываешь другое. Но потом понял, что это база и многие в матплотлиб пишут сразу ооп, потому что это удобно. Сейчас нет никаких проблем и доволен курсом. Спасибо
Курс хороший, охватывает основные инструменты библиотеки. Но для понимания все же необходимы знания реляционных баз данных. Все же это инструменты для работы с ними.
Из-за ограничений платформы тестов мало, некоторые темы нельзя реализовать на полный функционал. Рекомендуется их прогонять через GoogleColab.
Отличный курс! Написано понятным языком и материала достаточно, чтобы сформировалось понимание сути библиотеки + это отличный конспект, чачто сюда возвращаюсь, чтобы освежить в памяти те или иные функции и методы. Рекомендую
