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学习为Python中的实际数据科学应用程序创建静态和交互式可视化数据
你会学到什么
安装和开始使用Python数据科学环境-Jupyter / iPython
从不同的来源
将数据读入Jupyter / iPython环境中，学会识别在任何给定情况下应使用的可视化技术，
从基本层次到执行一些最常见的过程Jupyter中的数据可视化任务
如何使用一些最重要的数据整理和可视化包，例如Matplotlib
从真实数据中构建强大的可视化和图形，
将数据可视化概念应用于实际数据分析和解释
很快就可以在Jupyter的数据可视化中获得专业知识即将获得的知识应用到即时的应用程序
构建地理和交互式可视化中
要求
在计算机/笔记本电脑上安装Anaconda环境的能力
知道如何在Anaconda中安装和加载程序包
对学习处理和可视化实际数据
感兴趣对交互式可视化感兴趣
课程介绍
我创建此课程的目的是为了带您亲手学习所有的概念，并解决实际数据科学中最基本的构成要素-数据整理和可视化。本课程是您获得知识和统计数据分析的争论和可视化技能的必经之路，这些技能是我从世界上两所最好的大学中接受的严格培训中获得的，这些书籍都是细读过的，并出版了具有统计学意义的论文。著名的国际期刊，例如PLOS One。
更具体地说，这是本课程将为您做的：
（a）这将使您（即使您之前没有统计建模/分析背景）也从基本层面带到创建令人印象深刻的可视化
（b）它将使您能够使用一些最重要的Python可视化软件包，例如seaborn。
（c）它将以实用的方式向您介绍一些最重要的数据可视化概念，以便您可以将这些概念应用于实际的数据分析和解释。
（d）您还可以决定哪种可视化技术最适合回答您的研究问题，并适用于您的数据并解释结果。
本课程主要侧重于帮助您在现实生活数据上实施不同的技术，例如奥运会和诺贝尔奖获得者
在每个视频之后，您将学习一种新的概念或技术，可以立即将其应用于自己的项目！通过实际的测验和作业来增强您的知识。
本课程适合谁：
对Jupyter环境中的数据科学应用入门感兴趣的
学生对暴露于常见的Python包（例如熊猫）
感兴趣的学生对学习不同类型的数据可视化
感兴趣的熊猫对学习创建出版物
感兴趣的质量的可视化对学习创建感兴趣的可视化的学生互动可视化
