À propos de ce cours

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Résultats de carrière des étudiants

36%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

38%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

14%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 20 heures pour terminer
Anglais

Ce que vous allez apprendre

  • Describe what makes a good or bad visualization

  • Understand best practices for creating basic charts

  • Identify the functions that are best for particular problems

  • Create a visualization using matplotlb

Compétences que vous acquerrez

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

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36%

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Enseignant

Offert par

Placeholder

Université du Michigan

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up94%(7,955 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

4 heures pour terminer

Module 1: Principles of Information Visualization

4 heures pour terminer
7 vidéos (Total 37 min), 6 lectures, 2 quiz
7 vidéos
About the Professor: Christopher Brooks1 min
Tools for Thinking about Design (Alberto Cairo)8 min
Graphical heuristics: Data-ink ratio (Edward Tufte)4 min
Graphical heuristics: Chart junk (Edward Tufte)5 min
Graphical heuristics: Lie Factor and Spark Lines (Edward Tufte)3 min
The Truthful Art (Alberto Cairo)8 min
6 lectures
Syllabus10 min
Help us learn more about you!10 min
Notice for Coursera Learners: Assignment Submission10 min
Dark Horse Analytics (Optional)10 min
Useful Junk?: The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts30 min
Graphics Lies, Misleading Visuals10 min
Semaine
2

Semaine 2

7 heures pour terminer

Module 2: Basic Charting

7 heures pour terminer
7 vidéos (Total 42 min), 2 lectures, 1 quiz
7 vidéos
Matplotlib Architecture6 min
Basic Plotting with Matplotlib7 min
Scatterplots8 min
Line Plots8 min
Bar Charts4 min
Dejunkifying a Plot3 min
2 lectures
Matplotlib30 min
Ten Simple Rules for Better Figures30 min
Semaine
3

Semaine 3

6 heures pour terminer

Module 3: Charting Fundamentals

6 heures pour terminer
6 vidéos (Total 39 min), 2 lectures, 2 quiz
6 vidéos
Histograms9 min
Box Plots7 min
Heatmaps3 min
Animation5 min
Interactivity5 min
2 lectures
Selecting the Number of Bins in a Histogram: A Decision Theoretic Approach (Optional)10 min
Assignment Reading10 min
Semaine
4

Semaine 4

4 heures pour terminer

Module 4: Applied Visualizations

4 heures pour terminer
3 vidéos (Total 18 min), 2 lectures, 1 quiz
3 vidéos
Seaborn8 min
Becoming an Independent Data Scientist1 min
2 lectures
Spurious Correlations10 min
Post-course Survey10 min

Avis

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À propos du Spécialisation Science des données appliquée avec Python

Science des données appliquée avec Python

Foire Aux Questions

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