Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
What you'll learn
- konfiguracja środowiska do pracy
- statystyczna wizualizacja danych (Seaborn)
- case study (churn modelling - Seaborn)
- tworzenie interaktywnych wykresów w bibliotece Plotly
- wykorzystanie Plotly Express
- zaawansowane zagadnienia biblioteki Plotly
- połączenie Plotly i Chart Studio
Course content
- Preview02:47
- 00:11Wymagania
- Preview02:09
Requirements
- ukończony kurs Programowanie w języku Python - od A do Z
- ukończony kurs 200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python
- ukończony kurs 210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane
- ukończony kurs Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Description
---------------------------------------------------------
REKOMENDOWANE ŚCIEŻKI UCZENIA
---------------------------------------------------------
PYTHON DEVELOPER:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
DATA SCIENTIST / MACHINE LEARNING ENGINEER:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia
DATA SCIENTIST / DEEP LEARNING ENGINEER
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.III - Ćwiczenia
Wprowadzenie do sieci neuronowych - Tensorflow 2.0 + Keras
Deep Learning w języku Python - Konwolucyjne Sieci Neuronowe
Artificial Intelligence – Computer Vision w języku Python
BI ANALYST / DATA ANALYST:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Twórz nowoczesne aplikacje webowe w Pythonie - Dash, Plotly
Data Science Bootcamp w języku Python - od A do Z
250+ Ćwiczeń - Data Science Bootcamp w języku Python
BIG DATA ANALYST:
Programowanie w języku Python - od A do Z - 2020
200+ Ćwiczeń - Programowanie w języku Python - od A do Z
210+ Ćwiczeń - Python - Moduły wbudowane - od A do Z
Programowanie obiektowe w języku Python - OOP - od A do Z
Wprowadzenie do data science w języku Python - Pandas
Interaktywne wizualizacje danych w języku Python - Plotly
Big Data, Hadoop oraz MapReduce w języku Python
Big Data: Analiza danych przy użyciu SQL oraz BigQuery
ENG:
200+ Exercises - Programming in Python - from A to Z
210+ Exercises - Python Standard Libraries - from A to Z
100+ Exercises - Python Programming - Data Science - NumPy
100+ Exercises - Python Programming - Data Science - Pandas
100+ Exercises - Python - Data Science - scikit-learn
250+ Exercises - Data Science Bootcamp in Python
-------------------
OPIS KURSU
-------------------
Kurs podzielony jest na dwie części. Pierwsza skupia się na statystycznej wizualizacji danych wykorzystując do tego bibliotekę Seaborn. Jest to część obowiązkowa dla osób chcących pracować z analizą danych, uczeniem maszynowym czy data science. Druga część przedstawia wykorzystanie biblioteki Plotly do generowania fantastycznych interaktywnych wykresów, które mogą służyć zarówno w data science jak i w tworzeniu aplikacji webowych.
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:
- osoby, które chcą wejść w świat uczenia maszynowego i analizy danych
- osoby budujące aplikacje webowe z wykorzystaniem elementów wizualizacji danych
- programiści/początkujący programiści języka Python
- osoby działające w obszarze data science
- analitycy danych
Instructor
![Paweł Krakowiak](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.6 Instructor Rating
- 777 Reviews
- 16,580 Students
- 26 Courses
EN
Data Scientist, Securities Broker
Founder at e-smartdata[.]org.
A big fan of new technologies, especially in the areas of artificial intelligence, big data and cloud solutions.
A graduate of postgraduate studies at the Polish-Japanese Academy of Information Technology in the field of Computer Science in the Big Data specialization.
A graduate of Master's Degree in Financial and Actuarial Mathematics at the Faculty of Mathematics and Computer Science of the University of Lodz.
Stockbroker license holder with experience in teaching at a university.
Lecturer at the GPW Foundation (technical analysis, behavioral finance and portfolio management).
The main areas of interest are artificial intelligence, machine learning, deep learning and financial markets.
PL
Data Scientist, Securities Broker
Założyciel platformy e-smartdata[.]org
Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, big data oraz rozwiązań chmurowych.
Absolwent podyplomowych studiów na Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych na kierunku Informatyka, spec. Big Data.
Absolwent studiów magisterskich z matematyki finansowej i aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego.
Od 2015 roku posiadacz licencji maklera papierów wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego.
Wykładowca w Fundacji GPW prowadzący szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych.
Z doświadczeniem w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką.
Główne obszary zainteresowań to sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie głębokie i rynki finansowe.