À propos de ce cours
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100 % en ligne

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Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Niveau intermédiaire

Approx. 17 heures pour terminer

Recommandé : 6 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais, Coréen

Ce que vous allez apprendre

  • Check

    Create a visualization using matplotlb

  • Check

    Describe what makes a good or bad visualization

  • Check

    Identify the functions that are best for particular problems

  • Check

    Understand best practices for creating basic charts

Compétences que vous acquerrez

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
5 heures pour terminer

Module 1: Principles of Information Visualization

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
7 heures pour terminer

Module 2: Basic Charting

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
8 heures pour terminer

Module 3: Charting Fundamentals

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
5 heures pour terminer

Module 4: Applied Visualizations

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
4.5
570 avisChevron Right

33%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

35%

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

14%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Meilleurs avis pour Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python

par SBNov 3rd 2017

Loved the course! This course teaches you details about matplotlib and enables you to produce beautiful and accurate graphs.. Assignments are challanging, and helps to build a solid foundation.

par AMar 6th 2018

Very helpful to understand what it takes to make a scientific and sensible visual. Recommended for someone who is interested in learning data visualization and does not have a background.

À propos de Université du Michigan

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

À propos du Spécialisation Science des données appliquée avec Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Science des données appliquée avec Python

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.