Meesterschap in Datavisualisatie

4.7+

568 recensies

Intermediate

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.

First, we will discuss plotting applications, Matplotlib library, and its advantages. Afterwards you will create your first simple plot using Matplotlib.

Now you are ready to create various commonly used in practice plots. Without further ado, let's dive in right now!

Plotting and visualization is not only about creating a plot or several plots, it is also about making them clear, understandable and pleasant to look at. Time to learn plots customization in maplotlib, let's do it!

Statistics is essential in working with data, hence why it is extremely important to know how to create various statistical plots. Now it's time for us to explore the most common ones.

Seaborn is another powerful plotting library in Python built on top of matplotlib. Now that you are familiar with matplotlib, it's time to dive into visualization with seaborn.

Duik in de wereld van Power BI en bouw een solide basis. Je behandelt alles van installatie en setup tot het verbinden van gegevensbronnen en het maken van je eerste rapport.

Verken essentiële technieken voor gegevensvoorbereiding, waaronder het opschonen, transformeren en combineren van meerdere gegevensbronnen. Je zult ook omgaan met ontbrekende waarden, gegevensprofilering en verschillende methoden voor gegevensmanipulatie.

Beheers de basisprincipes van datamodellering, van het begrijpen van datamodellen en het creëren van relaties tot het onder de knie krijgen van de basisprincipes van DAX. Je leert ook om metingen en berekende kolommen te maken.

Ontdek verschillende visualisatietechnieken en pas visuals aan voor betere inzichten. Je verkent ook geavanceerde functies zoals slicers, filters en drill-down/drill-through mogelijkheden om je data-analyse te verbeteren.

Verhoog de bruikbaarheid en vertelkracht van je rapporten door thema's te gebruiken, rapportpagina's te configureren en geavanceerde functies zoals de Analyseren-functie en het identificeren van uitschieters te benutten. Je zult ook groepen, bakken en clusters maken voor diepere 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.