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Python視覚化とダッシュボード実践 (SeabornとPlotly Dashの活用) Part.2

このコースは、データ視覚化の核心ツールであるSeabornと、対話型ダッシュボードを構築するPlotly/Dashを活用し、実務に即座に適用可能な視覚化スキルの習得に焦点を当てています。多様な実習を通じて、インサイト中心の視覚資料作成とウェブベースのダッシュボード実装能力を同時に向上させることができます。

4名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 12か月

  • usefulit
Python
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Seaborn
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Seaborn
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受講後に得られること

  • figure-level関数を使用して、データの関係やパターンを一目で視覚化できます。

  • FacetGrid、PairGrid、JointGridを活用して、複数のグラフを簡単に作成できます。

Pythonデータ可視化とダッシュボードの実践(SeabornとPlotlyDashの活用)
Part.2 Seaborn

Seabornの応用により、データのパターンと関係を一目で表現する高度な視覚化手法を学びましょう。

Part 1で扱ったSeabornの基礎をもとに、
この講義ではFacetGrid、PairGrid、JointGridのような高度なオブジェクトとfigure-level関数を活用して、
多重サブプロットの構成、データ関係の可視化、パターン探索など、高度な可視化技術を習得します。

この講義を終えると、データ分析の結果を一目で示す高度なグラフを実装できるようになり
続くPart 3〜4では、PlotlyとDashを活用したインタラクティブなダッシュボード制作へと拡張されます。


🎯 学習目標

  • FacetGrid、PairGrid、JointGridを活用して、複数のサブプロットを構成し、比較分析を行うことができます。

  • relplot, displot, catplot, jointplot, lmplot/pairplotなどfigure-level関数の使い方を習得します。

  • 데이터 시각화 심화 기술을 통해 静的グラフを分析中心に強化することができます。


⚙️ 扱うツール

  • Python

  • Seaborn / Matplotlib



📂 カリキュラム

セクション 1. Seaborn - FacetGrid

FacetGridオブジェクトを活用してサブプロットを構成し、変数間の関係を比較します。

セクション 2. Seaborn - PairGrid

PairGridオブジェクトでマルチグラフを作成し、各軸間の関係を分析します。

セクション 3. Seaborn - JointGrid

JointGridオブジェクトを通じて、2つの変数間の関係と分布を同時に視覚化します。

セクション 4. Seaborn - JointGrid

relplot、displot、catplot、jointplot、lmplot/pairplotなどのfigure-level関数を使用して、データのパターンや分布を直感的に表現します。


✅ 確認事項

  • この講座では、講師による質問・回答は提供しておりません。

  • 講義資料および教案は、最初のセクションの最初のレッスン「授業資料」からダウンロードいただけます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Part 1を受講し、Seabornの基本をマスターした学習者

  • データの関係とパターン分析のための高度な視覚化技術を学びたい人

  • 今後 Plotly/Dash ダッシュボード制作への拡張を計画している学習者

こんにちは
です。

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受講生

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受講レビュー

4.6

講座評価

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カリキュラム

全体

16件 ∙ (8時間 45分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
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