このコースについて

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受講生の就業成果

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

14%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約24時間で修了
英語
字幕:英語, 韓国語

学習内容

  • Describe what makes a good or bad visualization

  • Understand best practices for creating basic charts

  • Identify the functions that are best for particular problems

  • Create a visualization using matplotlb

習得するスキル

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

受講生の就業成果

36%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

38%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

14%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル
約24時間で修了
英語
字幕:英語, 韓国語

講師

提供:

ミシガン大学(University of Michigan) ロゴ

ミシガン大学(University of Michigan)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up93%(6,876 件の評価)Info
1

1

5時間で修了

Module 1: Principles of Information Visualization

5時間で修了
7件のビデオ (合計37分), 6 readings, 2 quizzes
7件のビデオ
About the Professor: Christopher Brooks1 分
Tools for Thinking about Design (Alberto Cairo)8 分
Graphical heuristics: Data-ink ratio (Edward Tufte)4 分
Graphical heuristics: Chart junk (Edward Tufte)5 分
Graphical heuristics: Lie Factor and Spark Lines (Edward Tufte)3 分
The Truthful Art (Alberto Cairo)8 分
6件の学習用教材
Syllabus10 分
Help us learn more about you!10 分
Notice for Coursera Learners: Assignment Submission10 分
Dark Horse Analytics (Optional)10 分
Useful Junk?: The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts30 分
Graphics Lies, Misleading Visuals10 分
2

2

7時間で修了

Module 2: Basic Charting

7時間で修了
7件のビデオ (合計42分), 2 readings, 1 quiz
7件のビデオ
Matplotlib Architecture6 分
Basic Plotting with Matplotlib7 分
Scatterplots8 分
Line Plots8 分
Bar Charts4 分
Dejunkifying a Plot3 分
2件の学習用教材
Matplotlib30 分
Ten Simple Rules for Better Figures30 分
3

3

8時間で修了

Module 3: Charting Fundamentals

8時間で修了
6件のビデオ (合計39分), 2 readings, 2 quizzes
6件のビデオ
Histograms9 分
Box Plots7 分
Heatmaps3 分
Animation5 分
Interactivity5 分
2件の学習用教材
Selecting the Number of Bins in a Histogram: A Decision Theoretic Approach (Optional)10 分
Assignment Reading10 分
4

4

5時間で修了

Module 4: Applied Visualizations

5時間で修了
3件のビデオ (合計18分), 2 readings, 1 quiz
3件のビデオ
Seaborn8 分
Becoming an Independent Data Scientist1 分
2件の学習用教材
Spurious Correlations10 分
Post-course Survey10 分

レビュー

APPLIED PLOTTING, CHARTING & DATA REPRESENTATION IN PYTHON からの人気レビュー

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Python 応用データサイエンス専門講座について

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Python 応用データサイエンス

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

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