강의

멘토링

커뮤니티

BEST

/

[Khóa chuyên gia Deep Learning DL1111] Python trực quan hóa dữ liệu cho sinh viên kỹ thuật

Khả năng trực quan hóa dữ liệu là điều cần thiết đối với các nhà phát triển, nhà nghiên cứu và sinh viên. Thông qua bài giảng này, bạn sẽ học cách trực quan hóa dữ liệu của mình một cách hiệu quả.

(4.9) 18 đánh giá

274 học viên

  • asdfghjkl13551941
Matplotlib

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

  • Matplotlib

  • Python

  • Trực quan hóa dữ liệu

Làm thế nào để truyền tải dữ liệu đa dạng tốt nhất,
Vẽ biểu đồ bạn muốn bằng công cụ trực quan hóa dữ liệu .

Chương trình giảng dạy Dự án Học sâu 4

[Liên kết toàn màn hình]

Giới thiệu

Bất kể chúng ta tiến hành nghiên cứu gì hay tạo ra kết quả gì, kết quả thường được thể hiện bằng số liệu. Và cách tốt nhất để truyền đạt điều này là thông qua hình ảnh hóa. Có các biểu đồ phù hợp với từng đặc điểm dữ liệu, và khả năng tạo ra nhiều biểu đồ khác nhau là cách tốt nhất để trình bày kết quả mà bạn đã dày công tạo ra.

Khóa học này bao gồm cách trực quan hóa phù hợp nhiều loại dữ liệu, từ những kiến thức cơ bản nhất cho đến việc tạo ra các bài báo và ví dụ thực tế. Không chỉ đơn giản là sử dụng một API đơn giản, khóa học còn đi sâu vào cách tùy chỉnh các yếu tố chi tiết của biểu đồ. Điều này cho phép học viên tạo ra bất kỳ biểu đồ nào họ muốn, miễn là họ có dữ liệu.

Tôi tin rằng không chỉ các bài giảng mà cả tài liệu bài giảng cũng sẽ là tài liệu tham khảo tuyệt vời để bạn sử dụng trong các bài thuyết trình hoặc bài báo trong tương lai.

Đặc trưng

Khóa học này bao gồm bảy chương, với Chương 1 là chương đặc sắc nhất. Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu những kiến thức cơ bản áp dụng cho nhiều loại đồ thị Matplotlib, thiết lập nền tảng vững chắc cho việc trực quan hóa. Khóa học bao gồm tất cả các thành phần được trình bày trong phần giải phẫu Matplotlib trên trang web chính thức của Matplotlib, và bạn sẽ có thể áp dụng chúng trong suốt các chương còn lại, cung cấp một nền tảng kiến thức nền tảng không có trong các khóa học khác.

Từ chương 2 đến chương 7 sẽ hướng dẫn cách vẽ nhiều loại biểu đồ khác nhau. Sau đây là những nội dung bạn sẽ học:

  • Chương 2 Biểu đồ đường thẳng
  • Chương 3 Biểu đồ phân tán
  • Chương 4 Cốt truyện quán bar
  • Chương 5 Biểu đồ Histogram
  • Chương 6 Biểu đồ 3D và Đường đồng mức
  • Chương 7 Các cốt truyện khác
    • Imshow
    • Biểu đồ thân cây
    • Biểu đồ hộp và râu
    • Biểu đồ hình tròn
    • Trường vectơ

Bằng cách nắm vững nội dung trên, học sinh sẽ có thể xử lý hầu hết các hình ảnh trực quan được sử dụng trong thực tế.

Ví dụ về trực quan hóa

Sau đây là một số hình ảnh trực quan thực tế mà chúng tôi tạo ra trong lớp học:

Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Bất cứ ai sử dụng Python

  • Nhà nghiên cứu và nhà phát triển

  • Những người muốn trực quan hóa cấp cao

Xin chào
Đây là

3,345

Học viên

143

Đánh giá

83

Trả lời

5.0

Xếp hạng

16

Các khóa học

강의 이력

  • [멋쟁이 사자처럼] 인공지능중고급과정

  • [국립기상과학원] 2022년, 2023년, 2025년 기상 AI 부스트캠프

  • [삼성전기] 신입SW과정 전문반

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 수행 역량 강화 장기 멘토링

  • [국가과학기술인력개발원] R&D 전문과정 이러닝 컨텐츠 제작

  • [국가과학기술인력개발원] 박사후연구원 연구 데이터 시각화 과정

  • [원광대학교] 원광대학교 AI 집체교육 및 AI 장단기과정

  • [한국지능정보사회진흥원] SW여성인재 교육

  • [SK m&service] 데이터 기반 의사결정

  • [한국IT비즈니스진흥협회] ICT COG Academy

  • [서울시 교육청] 신기술분야 연수

     

  • [KT] KT AI 역량향상 과정

  • [K-ICT] 데이터 안심구역 분석캠프

  • [경기도경제과학진흥원] 처음으로 배우는 비전 AI

  • [경기도경제과학진흥원] 파이썬 데이터 분석 입문

  • [서울과학기술원] AI 활용 심화교육

  • [서울대학교] AI 활용 역량강화 교육

  • [HD한국조선해양] AIC AI 연구직 역량 평가 개발

  • [멀티캠퍼스] 원리부터 구현까지, 머신러닝 핵심 알고리즘 마스터

     

     

     

 

  • [패스트캠퍼스] 수학적으로 접근하는 딥러닝

  • [패스트캠퍼스] 한 번에 끝내는 머신러닝과 데이터분석 A-Z

  • [패스트캠퍼스] 바이트 디그리 Lv.2 Deep Learning Essentials

  • [패스트캠퍼스] 딥러닝인공지능 초격차

  • [패스트캠퍼스] 컴퓨터 공학 초격차 VER.2

     

Chương trình giảng dạy

Tất cả

66 bài giảng ∙ (15giờ 44phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Tất cả

18 đánh giá

4.9

18 đánh giá

  • wonmyeongkwon0587님의 프로필 이미지
    wonmyeongkwon0587

    Đánh giá 2

    Đánh giá trung bình 5.0

    5

    27% đã tham gia

    1. Tôi chưa nghe hết nhưng đây thực sự là một bài giảng rất hay. 2. Đây là một bài giảng khó có thể nghe được ở nơi khác. Thông thường, chỉ có nội dung hoặc công thức nấu ăn rất giới thiệu mới có trên Internet, nhưng nó dạy đúng cách cách vẽ và xây dựng biểu đồ cũng như cách cấu trúc API bên trong. 3. Sẽ thật tuyệt nếu ngành kỹ thuật dạy tôi mọi thứ về pytorch, machine learning, v.v. haha.

    • kgmyh님의 프로필 이미지
      kgmyh

      Đánh giá 5

      Đánh giá trung bình 4.8

      5

      100% đã tham gia

      Tôi không nghĩ có bài giảng nào giải thích matplotlib chi tiết như vậy.

      • kwangsung님의 프로필 이미지
        kwangsung

        Đánh giá 7

        Đánh giá trung bình 5.0

        5

        17% đã tham gia

        Đây là một bài giảng được biên soạn tốt dựa trên rất nhiều kinh nghiệm. Khuyến khích.

        • junyoung님의 프로필 이미지
          junyoung

          Đánh giá 3

          Đánh giá trung bình 5.0

          5

          94% đã tham gia

          Cảm ơn bạn vì bài giảng tuyệt vời!!! Nó rất hữu ích, rất hữu ích haha.

          • endymion님의 프로필 이미지
            endymion

            Đánh giá 14

            Đánh giá trung bình 5.0

            5

            98% đã tham gia

            Tôi đang tham gia lớp học sau khi xem xét nó! Bài giảng tốt nhất bạn có thể tin tưởng và lắng nghe! Tôi nghĩ tôi có thể hoàn thành matplotlib với bài giảng này.

            • asdfghjkl13551941
              Giảng viên

              Có vẻ như bạn đã biết tôi trước bài giảng này Haha. Cảm ơn bạn đã đánh giá cao :) Tôi hy vọng bài giảng này sẽ giúp ích cho bạn!

          Khóa học khác của asdfghjkl13551941

          Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!