
Pythonの基礎から実務までpart.1
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簡単で直感的な文法を持つPython!プログラミングの入門言語で評判の高いPythonを基礎から実習まで一緒に学びましょう!この講義では、Pythonの紹介と変数、データ型、条件文、繰り返し文を学習します。
Beginner
Python
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。
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。
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。
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。
Python
Seaborn / Matplotlib
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。
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。
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。
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。
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。
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
全体
16件 ∙ (8時間 45分)
講座資料(こうぎしりょう):
2. FacetGrid - 1
01:02:52
3. FacetGrid - 2
35:36
4. FacetGrid - 3
40:08
5. PairGrid - 1
42:31
6. PairGrid - 2
52:06
7. PairGrid - 3
19:16
8. JointGrid - 1
29:49
9. JointGrid - 2
38:45
10. JointGrid - 3
25:22
¥7,481
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