Data Visualization

4.7+

7017 omtaler

Intermediate

Dykk ned i det grunnleggende om Python, utforsk arbeidsområdet ditt, og utfør enkle matematiske operasjoner. Lær hvordan du skriver lesbar kode ved å bruke kommentarer og håndter både grunnleggende og avanserte matematiske uttrykk mens du viser resultatene dine.

Lær hvordan du lagrer og håndterer data i Python ved å arbeide med tall, tekst og variabler. Forstå hvordan du tildeler verdier, følger navnekonvensjoner, og utforsker forskjellige datatyper. Få praktisk erfaring med strengoperasjoner, indeksering, slicing og hukommelsesteknikker for effektivt å manipulere tekst i Python.

Lær hvordan du bruker sammenlignings- og logiske operatorer, arbeider med betingelsesuttrykk, og anvender medlemskap- og type-sammenligninger. Bygg et sterkt grunnlag i å skrive programmer som reagerer dynamisk på forskjellige betingelser ved å bruke if/else og if/elif/else strukturer.

Utvid forståelsen din av datatyper ved å lære hvordan du kan gruppere flere attributter innenfor en enkelt variabel. Utforsk lists, tuples og dictionaries for å lagre og håndtere strukturerte data effektivt, sammen med essensielle metoder for manipulering og henting.

Mestre kunsten å skrive løkker i Python—essensielle konstruksjoner for å iterere over lister, tupler, dictionaries og andre datastrukturer. Lær å bruke while- og for-løkker effektivt, utforsk range-funksjonen, og arbeid med nestede løkker for å håndtere komplekse iterasjonsmønstre.

Utforsk essensielle innebygde funksjoner i Python og ta neste steg ved å lage dine egne. Lær hvordan du definerer funksjoner, bruker betinget logikk, modifiserer eksisterende funksjoner, og arbeider med lambda-uttrykk for å skrive effektiv, gjenbrukbar kode.

I denne delen skal vi utforske det grunnleggende i Series- og DataFrame-strukturer. Du vil også lære om forskjellene mellom disse to typene strukturer.

Data kan hentes i ulike formater, som CSV, JSON, SQL, HTML og mer. Med Pandas er du ikke begrenset til ett enkelt format — du kan arbeide med data fra en rekke filtyper. I dette kapittelet vil vi spesielt fokusere på CSV- og TXT-formatene.

Her vil du lære hvordan du behandler rådata ved å fjerne overflødig informasjon og håndtere nullverdier i et datasett.

Explore the structure of an HTML file, learn how to load it efficiently, and gain practical skills in working with the data it contains.

Explore the basics of Beautiful Soup to extract data from HTML documents. Learn how to navigate the structure of HTML, access specific elements, and work with their child elements to build a strong foundation in web scraping.

Master working with element attributes and content using Beautiful Soup. Gain the skills to extract specific information, search elements by attribute values, and use advanced techniques to efficiently parse and analyze HTML data.

In this section, we will be introduced to the very basics of matplotlib - creating empty Figure and Axes, how to build a line plot, display multiple lines on one plot, add a legend, customize line type, and so on...

In this section, we will learn about other chart types, such as bar plots, histograms, box plots, how to set necessary parameters and customize them.

In this section, we will learn the scatter plots - one of the easiest ways to discover the relationships in your data.

In this section, we will learn about the seaborn library and build our first plot! We will also learn about the friendship between the pandas and the Seaborn.

We continue learning plots with Seaborn.\n\nYou will learn some more new plots and even build 3-variable plot!

Plots seem so boring without customization...\nIn this section, we will learn how to make our plots perfectly styled!!