Datenvisualisierung mit Python

Kaum eine andere Berufsgruppe ist derzeit so gefragt wie Data Scientists - und kaum ein anderes Feld entwickelt sich so schnell.

In diesem Kurs lernen Sie, Daten mit der beliebten Programmiersprache Python zu visualisieren. Neben den Grundlagen der Arbeit mit Jupyter Notebooks lernen Sie die Werkzeuge Matplotlib, Plotly und Dash kennen und anwenden. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Ihre Daten bestmöglich zu visualisieren und kennen alle Best Practices, die Sie bei Ihrer Arbeit als Data Scientist und beim Einsatz Ihrer Tools kennen sollten.

In diesem Kurs sind Sie gefragt: Dank einer Jupyter Notebook-Umgebung können Sie alle Übungen direkt ausprobieren und nachvollziehen. Am Ende des Kurses haben Sie nicht nur viel Know-how gesammelt, sondern wissen auch genau, wie Sie dieses Wissen in der Praxis anwenden können.

Länge:  07:49 Stunden

Alle Video-Lektionen im Überblick:

• Motivation und Setup
  • Herzlich willkommen zu diesem Kurs
  • Warum sollten Daten visualisiert werden?
  • Eine Jupyter-Lab-Umgebung erstellen
  • Navigation im Jupyter Lab
• Einführung in die Matplotlib-Syntax
  • Intro
  • Vorstellung der Daten: Sensoren eines Windrades
  • Grafiken erzeugen mit Matplotlib: Die Grundbegriffe
  • Streudiagramme (scatter plots) mit Matplotlib erzeugen
  • Balkendiagramme (Bar Plots) mit Matplotlib erzeugen
  • Kastengrafiken (box plots) mit Matplotlib erzeugen
  • Tortendiagramme (Pie Plots) mit Matplotlib erzeugen
  • Histogramme mit Matplotlib erzeugen
  • Quiz
    
• Das Konfigurieren von Matplotlib-Plots
  • Intro
  • Pairplots mit Matplotlib erzeugen, Styles konfigurieren
  • Plotbeschriftungen setzen
  • Die x-Achse konfigurieren
  • Die y-Achse konfigurieren
  • Das Grafiklayout konfigurieren
  • Texte in Grafiken erzeugen
  • Einer Grafik Referenzlinien hinzufügen
• Best Practices für Grafiken
  • Intro
  • Best Practices: Minimalismus
  • Best Practices: Hervorhebung
  • Das Zwischenspiel von Daten und Grafiken
  • Typische Fehler bei explanativen Grafiken
  • Quiz
• Einführung in die Plotly-Syntax
  • Intro
  • Vorstellung der Daten: Immobilienpreise in Deutschland
  • Grenzen von Matplotlib mit Plotly umgehen
  • Einführung in Plotly: Plotly express und plotly graph objects nutzen
  • Erste Konfigurationen und Multiplots
  • Die Macht von Plotly-Streudiagrammen nutzen
  • Balkendiagramme und Histogramme in Plotly
  • Templates einstellen, Titel setzen und Achsen beschriften
  • Achsen kontrollieren, Legenden setzen und allgemeine Konfigurationen
• Statistisches Plotten mit Plotly
  • Intro
  • Das Trichterdiagramm (Funnel plot) erstellen
  • Das Trichterdiagramm (Funnel plot) konfigurieren
  • Das explanative Trichterdiagramm (Funnel plot)
  • Das Indikatordiagramm (gauge plot) erstellen und konfigurieren
  • Das explanative Indikatordiagramm (gauge plot)
  • Das Netzdiagramm (radar-spider Plot) erstellen und konfigurieren
  • Das explanative Netzdiagramm (radar/spider plot)
  • Das Wasserfalldiagramm (waterfall plot) erstellen und konfigurieren
  • Den Choropleth-Graphen erstellen
  • Den Choropleth-Graphen konfigurieren
  • Der explanative Choropleth-Graph
  • Den Geosteu-Graphen erstellen und konfigurieren
  • Quiz
• Dashboard mit Dash erstellen
  • Intro
  • Das Dashboard im Überblick
  • Die notwendigen Funktionen und Pakete kennenlernen
  • Das erste Dashboard erzeugen
  • Texte zum Dashboard hinzufügen
  • HTML-Div-Zellen verstehen
  • Dem Dashboard einen Slider hinzufügen
  • Buttons dem Dashboard hinzufügen
  • Grafiken dem Dashboard hinzufügen
  • Callbacks dem Dashboard hinzufügen und verstehen
  • Callbacks verfeinern und das Zwischenspiel von Input und Output verstehen
  • Hover-Daten nutzen und das finale Dashboard
  • Quiz
  • Kursabschluss

Über den Trainer:

Wadim Wormsbecher arbeitet als Educational Data Scientist bei StackFuel und entwickelt Lernkurse zu verschiedenen Themen aus den Bereichen Data Science und Artificial Intelligence. Der promovierte theoretische Physiker (HU Berlin) hat ein Faible für Wissenschaftskommunikation. Sein Wissen gibt er gerne in Form von Science Slams weiter und war bereits Nord- und Ostdeutscher Meister sowie Teilnehmer an der Deutschen Meisterschaft.

So lernen Sie mit diesem Videokurs:
In den Videokursen der heise Academy lernen Sie IT-Themen anschaulich und verständlich. In den Videos schauen Sie Experten bei der praktischen Arbeit zu und lassen sich alles genau erklären. Das Wissen ist in viele kleine Lernschritte und Aufgaben unterteilt - Sie können den Kurs Lektion für Lektion durcharbeiten oder gezielt zu Themen springen, die Sie interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise Academy bietet Ihnen viele Funktionen, die Sie beim Lernen unterstützen:

• Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten
• Wissensquizzes zur Lernkontrolle
• Lernhistorie und Lernfortschritt
• Lesezeichen und Notizen
• Volltextsuche in den Videos
• Frage-den-Experten-Modul
• Übungsmaterial zum Mitmachen
• Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte