Schulungsübersicht

Einführung

  • Überblick über die Kernkonzepte der Datenvisualisierung
  • Visualisierungstechniken und -werkzeuge

Erste Schritte

  • Installieren der Python Bibliotheken (Matplotlib, Seaborn, Bokeh und Folium)
  • Anwendungsfälle und praktische Beispiele

Erstellen von Liniendiagrammen und Graphen mit Matplotlib

  • Erstellen grundlegender Liniendiagramme
  • Hinzufügen von Stilen, Achsen und Beschriftungen
  • Kombinieren mehrerer Diagramme
  • Erstellen von Balkendiagrammen, Kreisdiagrammen und Histogrammen

Erstellen komplexer Visualisierungen mit Seaborn

  • Visualisierung von Pandas DataFrame
  • Plotten von Balken und Aggregaten
  • Implementieren von KDE-, Box- und Violin-Diagrammen
  • Analysieren von statistischen Verteilungen

Visualisierungen interaktiv gestalten mit Bokeh

  • Plotten mit einfachen Glyphen
  • Erstellen von Layouts für mehrere Visualisierungen
  • Styling und visuelle Attribute
  • Hinzufügen von Interaktivität (interaktive Legenden, Hover-Aktionen und Widgets)
  • Implementieren von verknüpften Auswahlen

Visualisierung von Geodaten mit Folium

  • Plotten von interaktiven Karten
  • Verwendung von Ebenen und Kacheln
  • Hinzufügen von Markierungen und Pfaden

Fehlersuche

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Ein Verständnis für datenwissenschaftliche Konzepte
  • Python Programmiererfahrung

Zielgruppe

  • Datenanalysten
  • Datenwissenschaftler
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (4)

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