Meesterschap in Datavisualisatie

Allereerst zullen we de toepassingen van NumPy bespreken en waarom het populair is. Daarna leer je verschillende mogelijke opties om verschillende arrays in NumPy te maken.

Het is nu tijd om te leren hoe je indexnotatie kunt gebruiken om specifieke elementen of subsets van gegevens uit arrays op te halen. Je leert ook hoe je indices kunt gebruiken om gegevens op te halen op basis van bepaalde voorwaarden en hoe je omgaat met ontbrekende waarden.

Er zijn nogal wat veelvoorkomende bewerkingen op arrays die je misschien wilt uitvoeren. Gelukkig heeft NumPy ingebouwde functies en methoden voor dit doel die je hier zult leren.

Het is tijd om te ontdekken hoe je wiskundige bewerkingen efficiënt kunt gebruiken op NumPy-arrays en ze kunt toepassen in enkele real-world problemen.

In deze sectie verkennen we de basisprincipes van Series en DataFrame-structuren. Je leert ook over de verschillen tussen deze twee soorten structuren.

Gegevens kunnen in verschillende formaten worden verkregen, zoals CSV, JSON, SQL, HTML en meer. Met Pandas ben je niet beperkt tot één enkel formaat — je kunt werken met gegevens uit een veelheid aan bestandstypen. In dit hoofdstuk richten we ons specifiek op de CSV- en TXT-formaten.

Hier leer je hoe je ruwe gegevens kunt verwerken door overbodige informatie te verwijderen en null-waarden in een dataset te beheren.

Eerst bespreken we plottoepassingen, de Matplotlib-bibliotheek en de voordelen ervan. Vervolgens maak je je eerste eenvoudige plot met Matplotlib.

Nu bent u klaar om diverse in de praktijk veelgebruikte grafieken te maken. Laten we zonder verdere omhaal direct aan de slag gaan!

Plotten en visualisatie gaan niet alleen over het maken van één of meerdere grafieken, maar ook over het duidelijk, begrijpelijk en aantrekkelijk presenteren ervan. Tijd om het aanpassen van plots in Matplotlib te leren.

Statistiek is essentieel bij het werken met data, daarom is het uiterst belangrijk om te weten hoe je verschillende statistische grafieken maakt. Nu is het tijd om de meest voorkomende te verkennen.

Seaborn is een andere krachtige plotbibliotheek in Python, gebouwd bovenop matplotlib. Nu je vertrouwd bent met matplotlib, is het tijd om je te verdiepen in visualisatie met seaborn.

Maak kennis met de wereld van Power BI en leg een solide basis. Alles komt aan bod, van installatie en configuratie tot het verbinden van databronnen en het maken van het eerste rapport.

Ontdek essentiële technieken voor gegevensvoorbereiding, waaronder het opschonen, transformeren en combineren van meerdere gegevensbronnen. U behandelt ook het omgaan met ontbrekende waarden, gegevensprofilering en diverse methoden voor gegevensmanipulatie.

Beheers de basisprincipes van datamodellering, van het begrijpen van datamodellen en het creëren van relaties tot het vertrouwd raken met de basis van DAX. U leert ook om metingen en berekende kolommen te maken.

Ontdek diverse visualisatietechnieken en pas visuals aan voor betere inzichten. U verkent tevens geavanceerde functies zoals slicers, filters en drill-down/drill-through mogelijkheden om uw data-analyse te verbeteren.

Verhoog de bruikbaarheid en verhalende kracht van uw rapporten door het gebruik van thema's, het configureren van rapportpagina's en het toepassen van geavanceerde functies zoals de Analyse-functie en het identificeren van uitschieters. U maakt ook groepen, intervallen en clusters voor diepgaandere inzichten.

This section lays the groundwork for mastering Tableau by guiding you through installation, navigation, and foundational operations. From performing joins and splitting columns to understanding filters, marks, and the data pane, you will be equipped with essential tools for data exploration and visualization.

This section delves into Tableau's powerful tools for data organization, filtering, and customization. You'll learn to differentiate dimensions and measures, work with continuous and discrete fields, and create calculated fields and interactive dashboards. Through practical challenges, you'll apply these tools to analyze data, uncover insights, and enhance your visualizations.

This section focuses on creating impactful visualizations to uncover patterns and trends in your data. From heatmaps and scatter plots to treemaps and combination charts, you'll explore a variety of chart types tailored to different analytical needs.

This section introduces advanced visualization techniques to enhance data analysis and storytelling. You'll learn to create bullet graphs, stacked area charts, histograms, and box plots, enabling deeper insights into trends, distributions, and comparisons.