Data Visualization with Python

Bu eğitimde, Veri Bilimcilerinin işlerinin büyük bir parçası olan VERİ GÖRSELLEŞTİRME üzerine odaklanacağız. Makine öğrenmesi algoritmalarıyla çalışmaya başlamadan önce her zaman verilerinizi görselleştirmelisiniz. Oluşturacağımız bu görselleştirme ile daha büyük ve yüksek boyutlu veri kümeleriyle işleri daha net ve anlaşılır hale getirmeyi öğreneceksiniz. Veri görselleştirmesinde en yaygın kullanılan kütüphanelerden Matplotlib, Seaborn ve Bokeh kütüphaneleri hakkında örneklerle birlikte derinlemesine bilgi verilecektir. Matplotlib ile kolay bir şekilde verilerimizi görselleştirirken Matplotlib'i temal alan Seaborn ile de etkileyici ve bilgilendirici istatistiksel grafikler çizeceksiniz. Bokeh kütüphanesiyle de çok yönlü, veri odaklı grafikler oluşturup etkileşimli görseller tasarlayacaksınız. Verileriniz üzerinde anlamlı grafikler oluşturup daha hızlı ve etkin kararlar alacaksınız.

Matplotlib

  • Customizing Plots
    • Customizing axes
    • Legend, Annotations and Types
    • Modifying Styles
  • Line Plot
  • Bar Chart
  • Stacked Bar Chart
  • Scatter Plot
  • Visualizing Errors
  • Histogram
  • Box Plot
  • Pie Chart

Seaborn

  • Lm Plot
  • Line Plot
  • Resid Plot
  • Regplot
  • Point Plot
  • Swarm Plot
  • Violin Plot
  • Stripplot
  • Joint Plot
  • Kde Plot
  • Pair Plot
  • Heatmap
  • Box Plot
  • Clustermap
  • Count Plot

Bokeh

  • Bar Chart
  • Horizontal Bar Chart
  • Line Plot (Datetime Axes)
  • Sorting in Chart
  • Grouped Bar Charts
  • Mixing Categorical Levels
  • Color Bars
  • Categorical Scatter Plot
  • Adding Interaction
    • Linked Brushing
    • Adding Widgets
    • Hiding Glyphs

Toplam Saat :

8 Saat