Отличный курс, все четко и понятно, интересные задачи. Спасибо автору.
Спасибо!
Отличный курс. Все подробно расписано. Хотелось бы побольше задач с написанием кода. Спасибо автору.
Было очень полезно, получил основы по данной библиотеке. Единственный минус - использование датафреймов. Не все знакомы с Pandas как я, можно было бы спокойно без них обойтись в примерах, подать данные в обычных списках и словарях.
Отличный курс. Понятная подача материала, интересные задачи. Спасибо автору.
🤝
Отличный курс для новичка, много практики.
Хороший курс по основам работы с библиотекой Matplotlib. Он представляет собой хорошее введение в визуализацию и анализ данных, формирует общее понимание принципов построения графиков и помогает научиться делать это быстро. Сейчас с развитием ИИ понимание основ - это самое важное. Прошла все 3 курса автора в порядке от сложного к простому: Pandas, Seaborn, Matplotlib, и получила большое удовольствие :)
Спасибо! 🙂
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.
Спасибо за добрые слова!
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
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.
