Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

36%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

38%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

14%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 20 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Describe what makes a good or bad visualization

  • Understand best practices for creating basic charts

  • Identify the functions that are best for particular problems

  • Create a visualization using matplotlb

Habilidades que obtendrás

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

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Instructor

ofrecido por

Placeholder

Universidad de Míchigan

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up94%(7,945 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

4 horas para completar

Module 1: Principles of Information Visualization

4 horas para completar
7 videos (Total 37 minutos), 6 lecturas, 2 cuestionarios
7 videos
About the Professor: Christopher Brooks1m
Tools for Thinking about Design (Alberto Cairo)8m
Graphical heuristics: Data-ink ratio (Edward Tufte)4m
Graphical heuristics: Chart junk (Edward Tufte)5m
Graphical heuristics: Lie Factor and Spark Lines (Edward Tufte)3m
The Truthful Art (Alberto Cairo)8m
6 lecturas
Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
Notice for Coursera Learners: Assignment Submission10m
Dark Horse Analytics (Optional)10m
Useful Junk?: The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts30m
Graphics Lies, Misleading Visuals10m
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

Module 2: Basic Charting

7 horas para completar
7 videos (Total 42 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
7 videos
Matplotlib Architecture6m
Basic Plotting with Matplotlib7m
Scatterplots8m
Line Plots8m
Bar Charts4m
Dejunkifying a Plot3m
2 lecturas
Matplotlib30m
Ten Simple Rules for Better Figures30m
Semana
3

Semana 3

6 horas para completar

Module 3: Charting Fundamentals

6 horas para completar
6 videos (Total 39 minutos), 2 lecturas, 2 cuestionarios
6 videos
Histograms9m
Box Plots7m
Heatmaps3m
Animation5m
Interactivity5m
2 lecturas
Selecting the Number of Bins in a Histogram: A Decision Theoretic Approach (Optional)10m
Assignment Reading10m
Semana
4

Semana 4

4 horas para completar

Module 4: Applied Visualizations

4 horas para completar
3 videos (Total 18 minutos), 2 lecturas, 1 cuestionario
3 videos
Seaborn8m
Becoming an Independent Data Scientist1m
2 lecturas
Spurious Correlations10m
Post-course Survey10m

Reseñas

Principales reseñas sobre APPLIED PLOTTING, CHARTING & DATA REPRESENTATION IN PYTHON

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Acerca de Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Preguntas Frecuentes

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