Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
What you'll learn
- instalacja i konfiguracja środowiska do pracy
- statystyczna wizualizacja danych (Seaborn)
- case study (churn modelling - Seaborn)
- tworzenie interaktywnych wykresów z Plotly
- wykorzystanie Plotly Express
- zaawansowane zagadnienia biblioteki Plotly
- połączenie Plotly i Chart Studio
Requirements
- ukończone kursy ze ścieżki Python Developer na tym koncie instruktorskim
- ukończone kursy ze ścieżki Data Scientist na tym koncie instruktorskim
- znajomość podstawowych koncepcji wizualizacji danych
- zainteresowanie wizualizacją danych
Description
Kurs "Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly" to specjalistyczny program szkoleniowy dla osób zainteresowanych poszerzeniem swoich umiejętności w zakresie analizy i prezentacji danych za pomocą języka Python. Kurs koncentruje się na użyciu biblioteki Plotly, jednego z najpotężniejszych narzędzi do tworzenia interaktywnych wizualizacji danych w Pythonie.
Pierwsza część kursu koncentruje się na wykorzystaniu biblioteki seaborn do wizualizacji danych. Następnie kurs przechodzi do nauki Plotly, zaczynając od podstawowych typów wykresów, takich jak wykresy liniowe, punktowe, słupkowe, kołowe czy histogramy. W miarę postępu w kursie, uczestnicy będą tworzyć bardziej zaawansowane wizualizacje, takie jak heatmapy, konturowe wykresy i wiele innych.
Kurs pokrywa również interaktywne aspekty Plotly, ucząc uczestników, jak dodawać przyciski czy suwaki do wizualizacji, co pozwala na tworzenie bardziej złożonych i interaktywnych wykresów.
"Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly" jest doskonałym źródłem wiedzy dla osób zainteresowanych tworzeniem atrakcyjnych i interaktywnych wizualizacji danych. Uczestnicy nauczą się, jak wykorzystać moc języka Python i Plotly do przedstawiania danych w sposób zrozumiały i atrakcyjny dla odbiorców.
Plotly: Wizualizuj dane z pasją, odkrywaj ukryte historie!
Plotly to potężna biblioteka do wizualizacji danych, która umożliwia tworzenie interaktywnych i atrakcyjnych wykresów, grafów i innych wizualizacji. Jest dostępna w językach Python, R, JavaScript i innych, co czyni ją wszechstronnym narzędziem dla programistów i analityków danych.
Biblioteka Plotly oferuje szeroki zakres typów wykresów, takich jak wykresy liniowe, wykresy słupkowe, wykresy punktowe, wykresy kołowe, wykresy powierzchniowe, wykresy konturowe i wiele innych. Można dostosowywać wygląd wykresów, zmieniać kolory, style linii, dodawać etykiety i tytuły, co pozwala na tworzenie wyjątkowych wizualizacji, dostosowanych do potrzeb użytkownika.
Jednym z największych atutów Plotly jest interaktywność. Wykresy generowane przez Plotly są dynamiczne i umożliwiają użytkownikom interakcję poprzez przesuwanie, powiększanie, zaznaczanie obszarów, wybieranie punktów i wiele innych. To pozwala na badanie danych na różnych poziomach szczegółowości i odkrywanie ukrytych wzorców i informacji.
Plotly oferuje również wiele funkcji zaawansowanych, takich jak animacje, mapy cieplne, narzędzia do analizy statystycznej i wiele innych. Dodatkowo, Plotly umożliwia publikowanie wizualizacji online, dzięki czemu można łatwo udostępniać wykresy i interaktywne panele z innymi.
Biblioteka Plotly cieszy się popularnością wśród społeczności programistycznej i analitycznej ze względu na swoją prostotę, elastyczność i możliwości tworzenia wyjątkowych wizualizacji danych. Dzięki bogatej dokumentacji, przykładom i aktywnej społeczności, Plotly jest doskonałym narzędziem dla wszystkich, którzy chcą przekazywać informacje za pomocą atrakcyjnych i interaktywnych wykresów.
W kursie zostały omówione takie rodzaje wykresów jak:
wykresy relacyjne
wykresy kategoryczne
wykresy łączone
wykresy z regresją liniową
mapy ciepła
wykresy punktowe
macierz rozrzutu
wykresy współrzędnych równoległych (numeryczne, kategoryczne)
wykres bąbelkowy
wykres liniowy
wykres powierzchniowy
wykres słupkowy
wykres Gantta
wykres kołowy
wykres pierścieniowy
interaktywne tabele
diagram Sankey'a
wykres pudełkowy
wykres wiolinowy
wykresy finansowe (OHLC, świecowy)
wykres typu Waterfall
wykres lejkowy
mapy (wykres punktowy, choropleth map)
Who this course is for:
- analitycy danych i naukowcy, którzy chcą nauczyć się tworzyć interaktywne wizualizacje danych przy użyciu biblioteki Plotly w języku Python
- programiści Pythona, którzy chcą rozszerzyć swoje umiejętności o tworzenie zaawansowanych, dynamicznych wykresów i wizualizacji danych
- specjaliści ds. wizualizacji danych, którzy poszukują narzędzi do tworzenia interaktywnych wizualizacji i dashboardów, które można łatwo udostępnić i dzielić z innymi
- studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, analizą danych lub pokrewnymi dziedzinami, którzy chcą zdobyć umiejętności tworzenia interaktywnych wizualizacji danych w Pythonie
- badacze i eksperci w różnych dziedzinach, którzy chcą prezentować swoje wyniki wizualnie i dostarczać interaktywne narzędzia do eksploracji danych
- osoby zainteresowane wizualizacją danych, które preferują język Python i chcą poznać bibliotekę Plotly jako narzędzie do tworzenia rozbudowanych, dynamicznych wykresów
Instructor
EN
Python Developer/AI Enthusiast/Data Scientist/Stockbroker
Enthusiast of new technologies, particularly in the areas of artificial intelligence, the Python language, big data and cloud solutions. Graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science and Big Data specialization. Master's degree graduate in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science at the University of Lodz. Former PhD student at the faculty of mathematics. Since 2015, a licensed Securities Broker with the right to provide investment advisory services (license number 3073). Lecturer at the GPW Foundation, conducting training for investors in the field of technical analysis, behavioral finance, and principles of managing a portfolio of financial instruments.
Founder at e-smartdata
PL
Data Scientist, Securities Broker
Jestem miłośnikiem nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, języka Python big data oraz rozwiązań chmurowych. Posiadam stopień absolwenta podyplomowych studiów na kierunku Informatyka, specjalizacja Big Data w Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych oraz magistra z Matematyki Finansowej i Aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego. Od 2015 roku posiadam licencję Maklera Papierów Wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego (nr 3073). Jestem również wykładowcą w Fundacji GPW prowadzącym szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych. Mam doświadczenie w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką. Moje główne obszary zainteresowań to język Python, sztuczna inteligencja, web development oraz rynki finansowe.
Założyciel platformy e-smartdata
IG: e_smartdata