Acerca de este Curso

186,455 vistas recientes

Learner Career Outcomes

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

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. 17 horas para completar

Sugerido: 6 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Qué aprenderás

  • Check

    Create a visualization using matplotlb

  • Check

    Describe what makes a good or bad visualization

  • Check

    Identify the functions that are best for particular problems

  • Check

    Understand best practices for creating basic charts

Habilidades que obtendrás

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

Learner Career Outcomes

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

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. 17 horas para completar

Sugerido: 6 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Inglés (English), Coreano

Instructor

Calificación del instructor4.42/5 (64 calificaciones)Info
Imagen del instructor, Christopher Brooks

Christopher Brooks 

325,983 alumnos
5 cursos

ofrecido por

Logotipo de Universidad de Míchigan

Universidad de Míchigan

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up94%(4,945 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Module 1: Principles of Information Visualization

5 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

8 horas para completar

Module 3: Charting Fundamentals

8 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

5 horas para completar

Module 4: Applied Visualizations

5 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
4.5
604 revisionesChevron Right

Principales revisiones sobre Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python

por SBNov 3rd 2017

Loved the course! This course teaches you details about matplotlib and enables you to produce beautiful and accurate graphs.. Assignments are challanging, and helps to build a solid foundation.

por MLJun 28th 2017

Good course to learned matplotlib and other Graphs libraries, but the course goes further than Python and also encourages the studies to create more meaningful and beautiful Graphic views.

Acerca de Programa especializado Ciencias de los Datos Aplicada con Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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