Data Visualization

4.7+

7017 omdömen

Intermediate

Dyk in i grunderna i Python, utforska din arbetsyta och utför enkla matematiska operationer. Lär dig hur du skriver läsbar kod med hjälp av kommentarer och hanterar både grundläggande och avancerade matematiska uttryck samtidigt som du visar dina resultat.

Lär dig hur du lagrar och hanterar data i Python genom att arbeta med siffror, text och variabler. Förstå hur du tilldelar värden, följer namngivningskonventioner och utforskar olika datatyper. Få praktisk erfarenhet av strängoperationer, indexering, skivning och minnesåterkallningstekniker för att effektivt manipulera text i Python.

Lär dig hur du använder jämförelse- och logiska operatorer, arbetar med villkorsuttryck och tillämpar medlemskap och typjämförelser. Bygg en stark grund i att skriva program som svarar dynamiskt på olika villkor med hjälp av if/else och if/elif/else-strukturer.

Utöka din förståelse för datatyper genom att lära dig hur man grupperar flera attribut inom en enda variabel. Utforska lists, tuples och dictionaries för att effektivt lagra och hantera strukturerad data, tillsammans med viktiga metoder för manipulation och hämtning.

Bemästra konsten att skriva loopar i Python—väsentliga konstruktioner för att iterera över listor, tupler, ordböcker och andra datastrukturer. Lär dig använda while- och for-loopar effektivt, utforska range-funktionen och arbeta med nästlade loopar för att hantera komplexa iterationsmönster.

Utforska viktiga inbyggda funktioner i Python och ta nästa steg genom att skapa dina egna. Lär dig hur du definierar funktioner, använder villkorslogik, modifierar befintliga funktioner och arbetar med lambda-uttryck för att skriva effektiv, återanvändbar kod.

I det här avsnittet kommer vi att utforska grunderna i Series och DataFrame-strukturer. Du kommer också att lära dig om skillnaderna mellan dessa två typer av strukturer.

Data kan hämtas i olika format, såsom CSV, JSON, SQL, HTML och fler. Med Pandas är du inte begränsad till ett enda format — du kan arbeta med data från en mängd olika filtyper. I detta kapitel kommer vi specifikt att fokusera på CSV- och TXT-formaten.

Här kommer du att lära dig hur man bearbetar rådata genom att ta bort överflödig information och hantera nullvärden i en dataset.

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!!