Machine Learning for Absolute Beginners-Data Visualization with Python

La science des données s'accélère dans diverses applications, devenant l'un des domaines les plus passionnants utilisés dans les industries de haute technologie. Il s'agit d'un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des algorithmes et des méthodes de visualisation pour extraire les connaissances et les connaissances des données. En conséquence, un nombre croissant d'entreprises recherchent des scientifiques de données, des ingénieurs de données et des experts en apprentissage automatique pour développer des produits, des caractéristiques et des projets qui les aideront à libérer la puissance des données dans les projets de sciences de données pratiques.

Parfois, une image vaut mille mots ou on peut dire "un graphique vaut mille points de données". Lors du traitement et du traitement des données, la première étape et la plus importante est de connaître vos données en détail. Par conséquent, il est essentiel d'appliquer une méthode de l'analyse exploratoire des données (EDA) à travers les ensembles de données disponibles en résumant leurs principales caractéristiques à l'aide de méthodes statistiques et de visualisation de données. En utilisant cette approche, nous serons en mesure de comprendre les caractéristiques du jeu de données. Vérifiez le taux de remplissage des fonctions pertinentes pour tester la qualité des données et comprenerez l'échelle et l'unité de chaque fonction pour décider si des actions de normalisation ou de transformation seront nécessaires. Nous allons également vérifier comment elles sont corrélées les unes aux autres afin de mieux sélectionner les caractéristiques les plus pertinentes et d'identifier les modèles de données qui seront utiles pour les étapes suivantes.

En Python, il existe une variété de bibliothèques de données de données utilisées pour la visualisation des données. Cette formation sera axée sur deux bibliothèques courantes appelées "Matplotlib" et "Seaborn". A l'aide de ces bibliothèques, nous serons en mesure de créer divers graphiques de visualisation, y compris des diagrammes à barres, des diagrammes à secteurs, des graphiques de carte arborescique, des graphiques de ligne et de zone, des histogrammes, des graphiques de courbe de densité et bien d'autres encore. Nous allons apprendre à sélectionner le graphique le plus pertinent pour le travail nécessaire et à ajuster les paramètres de chaque graphique pour obtenir un résultat parfait pour les besoins de notre projet. Enrol aujourd'hui et commencez votre voyage pour devenir un scientifique de données !