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Pythonビジュアライゼーションとダッシュボード実戦(SeabornとPlotlyDash活用)Part.3

このコースは、データ可視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を活用して、実務にすぐに適用可能な可視化能力を育てることに焦点を置いています。様々な実習を通じて、インサイト中心の視覚資料制作とウェブベースのダッシュボード実装能力を共に向上させることができます。

1名 が受講中です。

  • usefulit
데이터시각화
대시보드
plotly
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Python
Plotly
plotly-dash

こんなことが学べます

  • Plotlyの核心構成要素であるTraceとLayoutの動作原理を理解することができます。

  • グラフのタイトル、軸、凡例、色彩など細かいデザインを設定することができます。

  • 複数のグラフを一つのFigureに効果的に配置することができます。

Pythonビジュアライゼーションとダッシュボード実践 (SeabornとPlotlyDash活用)
Part.3 Plotly

Plotlyの核心構成要素を身につけて、インタラクティブ(Interactive)可視化の基礎を固めましょう!

Part 1-2でSeabornを活用した静的(Static)可視化の基礎と応用を扱ったとすれば、
Part 3からは動的(Interactive)可視化ライブラリであるPlotlyの世界に入ります。

この講義では、Plotlyの核心構成要素であるTrace(データ)とLayout(デザイン)を理解し、
迅速な可視化のためのplotly.expressと細密な制御のためのplotly.graph_objects、この2つの方式を全て学習します。

また、update_layoutを通じてグラフのすべての視覚的要素を制御する方法を学びます。
この講義を終えるとPlotlyを活用した基本チャート生成とレイアウトカスタマイズが可能になり、
次のPart 4で学ぶ高度なチャートとDashダッシュボード実装のための基盤を築くことになります。


🎯 学習目標

  • Plotlyの主要構成要素(Trace、Layout)と動作方法について理解します。

  • plotly.expressとplotly.graph_objectsの違いを理解し、適切に活用することができます。

  • update_layout()メソッドを使用して全体レイアウトを設定/変更することができます。

  • make_subplots()を使用して複数のtraceを一つのfigureに配置することができます。



⚙️ 扱うツール

  • Python

  • Plotly

📂 カリキュラム

セクション1. Plotly - 可視化構成要素、plotly.express

Plotlyの核心構成要素を理解し、plotly.expressとmake_subplotsの使用法を実習します。

1. 可視化構成要素
2. Trace
3. subplot生成
4. plotly.express - 1
5. plotly.express - 2


セクション 2. Plotly - layout

update_layout メソッドを活用してチャートの詳細デザインを制御する方法を学習します。

1. レイアウト(タイトル)
2. レイアウト(軸)
3. レイアウト(凡例)
4. レイアウト(色)- 1
5. レイアウト(色)- 2
6. レイアウト(注釈)
7. レイアウト(図形)


✅ 確認事項

  • この講義は講師の質問/回答を提供しません。

  • 講義資料および教案は、最初のセクションの最初の授業「授業資料」からダウンロードできます。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • Seaborn、Matplotlibを超えて動的(Interactive)可視化を学びたい方

  • 今後Plotly/Dashを活用したWebダッシュボード制作を目標とする方

こんにちは
です。

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受講レビュー

4.6

講座評価

309

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カリキュラム

全体

13件 ∙ (9時間 15分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

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