Matplotlib Seaborn Plotly et Altaïr
La section sur Pandas vous donne un aperçu des opérations de nettoyage, de traitement et de manipulation de données que vous pouvez effectuer avec Pandas. Ces opérations incluent la modification des types de données, l’obtention d’informations récapitulatives sur votre ensemble de données et l’obtention de valeurs agrégées.
Dans la section sur Matplotlib, l’une des bibliothèques de traçage les plus populaires, vous en apprendrez plus sur les objets au niveau des figures et des axes et sur certains des tracés les plus courants qui montrent les distributions et les relations entre les variables, ou les changements d’une variable au fil du temps, ainsi que comment faire ces types de parcelles.
Vous apprendrez à créer des diagrammes catégoriels, relationnels, numériques et de distribution, ainsi qu’à utiliser la couleur et la taille pour afficher de nombreuses informations. Cela peut vous aider dans l’exploration visuelle des données et la narration des données.
La section sur Altair vous donne un aperçu d’une autre puissante bibliothèque de visualisation Python qui possède un large éventail de capacités de traçage. Vous pouvez utiliser Altair pour créer les tracés les plus courants ainsi que des visualisations plus complexes.
La fin de ce cours :
Lorsque vous aurez terminé ce cours, vous aurez une meilleure idée du fonctionnement des différents types de données.
Vous pourrez consulter des données récapitulatives sur votre ensemble de données et voir comment les variables sont liées entre elles.
Vous apprenez à parler de vos données avec différentes personnes à différents niveaux de détail, selon leur position dans la chaîne décisionnelle.
Il est important de noter que nous utilisons Google Colab dans cette classe.
