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

Độ khó Cơ bản

Thời gian 12 tháng

  • asdfghjkl13551941
Matplotlib
Matplotlib
Matplotlib
Matplotlib

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.9

5.0

Won Myeong Kwon

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.

5.0

SungHwan Kim

100% đã tham gia

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

5.0

최광성

17% đã tham gia

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

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

3,525

Học viên

162

Đánh giá

85

Trả lời

4.9

Xếp hạng

16

Các khóa học

Lịch sử giảng dạy

  • [LIKE LION] Khóa học Trí tuệ nhân tạo Trung - Cao cấp

  • [Viện Khoa học Khí tượng Quốc gia] Khóa học Weather AI Boostcamp năm 2022, 2023, 2025

  • [Samsung Electro-Mechanics] Khóa học SW chuyên sâu dành cho nhân viên mới

  • [Viện Đào tạo Nhân lực Khoa học và Công nghệ Quốc gia] Chương trình cố vấn dài hạn nâng cao năng lực thực hiện R&D

  • [Viện Đào tạo Nhân lực Khoa học và Công nghệ Quốc gia] Sản xuất nội dung E-learning cho khóa học chuyên sâu về R&D

  • [Viện Đào tạo Nhân lực Khoa học và Công nghệ Quốc gia] Khóa học trực quan hóa dữ liệu nghiên cứu dành cho nghiên cứu sinh sau tiến sĩ

  • [Đại học Wonkwang] Đào tạo AI tập trung và Khóa học AI ngắn hạn & dài hạn tại Đại học Wonkwang

  • [Cơ quan Thúc đẩy Xã hội Thông tin và Trí tuệ Nhân tạo Hàn Quốc] Đào tạo nhân tài nữ trong lĩnh vực SW

  • [SK m&service] Ra quyết định dựa trên dữ liệu

  • [Hiệp hội Thúc đẩy Kinh doanh IT Hàn Quốc] ICT COG Academy

  • [Sở Giáo dục Seoul] Đào tạo lĩnh vực công nghệ mới

    [KT] Khóa học nâng cao năng lực AI của KT [K-ICT] Trại phân tích khu vực dữ liệu an toàn [Viện Thúc đẩy Kinh tế và Khoa học Gyeonggi] Học Vision AI lần đầu tiên [Viện Thúc đẩy Kinh tế và Khoa học Gyeonggi] Phân tích dữ liệu bằng Python

  • [KT] Khóa học nâng cao năng lực AI của KT

  • [K-ICT] Trại phân tích khu vực an toàn dữ liệu

  • [Viện Thúc đẩy Kinh tế và Khoa học Gyeonggi] Nhập môn Vision AI cho người mới bắt đầu

  • [Gyeonggido Business & Science Accelerator] Nhập môn phân tích dữ liệu bằng Python

  • [Viện Khoa học và Công nghệ Seoul] Đào tạo chuyên sâu về ứng dụng AI

  • [Đại học Quốc gia Seoul] Đào tạo nâng cao năng lực ứng dụng AI

  • [HD Korea Shipbuilding & Offshore Engineering] Phát triển đánh giá năng lực vị trí nghiên cứu AI tại AIC

  • [Multicampus] Từ nguyên lý đến thực thi, làm chủ các thuật toán học máy cốt lõi

  • [패스트캠퍼스] Tiếp cận Deep Learning dưới góc độ toán học

  • [패스트캠퍼스] Trọn bộ từ A-Z về Machine Learning và Phân tích dữ liệu trong một lần học

  • [패스트캠퍼스] Byte Degree Lv.2 Deep Learning Essentials

  • [Fast Campus] Khoảng cách siêu biệt về Trí tuệ nhân tạo Deep Learning

  • [Fast Campus] Khoảng cách siêu việt Khoa học máy tính VER.2

    Phân tích A-Z [Fast Campus] Byte Degree Lv.2 Deep Learning Essentials [Fast Campus] Deep Learning AI Super Gap [Fast Campus] Khoa học Máy tính Super Gap 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 4

          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!