Data Visualization

4.7+

7017 recensies

Intermediate

Duik in de basisprincipes van Python, verken je werkruimte en voer eenvoudige wiskundige bewerkingen uit. Leer hoe je leesbare code schrijft met behulp van opmerkingen en hoe je zowel basis- als geavanceerde wiskundige uitdrukkingen kunt verwerken terwijl je je resultaten weergeeft.

Leer hoe je gegevens kunt opslaan en beheren in Python door te werken met getallen, tekst en variabelen. Begrijp hoe je waarden toewijst, naamgevingsconventies volgt en verschillende gegevenstypen verkent. Krijg praktische ervaring met stringbewerkingen, indexering, slicing en geheugenherinneringstechnieken om efficiënt tekst in Python te manipuleren.

Leer hoe je vergelijkings- en logische operatoren gebruikt, werkt met voorwaardelijke expressies, en lidmaatschap- en typevergelijkingen toepast. Bouw een sterke basis in het schrijven van programma's die dynamisch reageren op verschillende voorwaarden met behulp van if/else en if/elif/else structuren.

Breid je begrip van gegevenstypen uit door te leren hoe je meerdere attributen binnen een enkele variabele kunt groeperen. Verken lists, tuples en dictionaries om gestructureerde gegevens efficiënt op te slaan en te beheren, samen met essentiële methoden voor manipulatie en opvraging.

Beheers de kunst van het schrijven van loops in Python—essentiële constructies voor het itereren over lijsten, tuples, dictionaries en andere datastructuren. Leer effectief gebruik te maken van while- en for-loops, verken de range-functie en werk met geneste loops om complexe iteratiepatronen te beheren.

Ontdek essentiële ingebouwde functies in Python en zet de volgende stap door je eigen functies te maken. Leer hoe je functies definieert, voorwaardelijke logica gebruikt, bestaande functies aanpast en werkt met lambda-expressies om efficiënte, herbruikbare code te schrijven.

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.

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!!