このコースについて
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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17時間で修了

推奨:6 hours/week...

英語

字幕:英語, 韓国語
User
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Risk Managers
  • Data Analysts
  • Process Analysts
  • Scientists

学習内容

  • Check

    Create a visualization using matplotlb

  • Check

    Describe what makes a good or bad visualization

  • Check

    Identify the functions that are best for particular problems

  • Check

    Understand best practices for creating basic charts

習得するスキル

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib
User
このCourseを受講している学習者は
  • Data Scientists
  • Risk Managers
  • Data Analysts
  • Process Analysts
  • Scientists

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中級レベル

約17時間で修了

推奨:6 hours/week...

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シラバス - 本コースの学習内容

1
5時間で修了

Module 1: Principles of Information Visualization

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
7時間で修了

Module 2: Basic Charting

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
8時間で修了

Module 3: Charting Fundamentals

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
5時間で修了

Module 4: Applied Visualizations

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
4.5
567件のレビューChevron Right

34%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

36%

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

Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python からの人気レビュー

by SBNov 3rd 2017

Loved the course! This course teaches you details about matplotlib and enables you to produce beautiful and accurate graphs.. Assignments are challanging, and helps to build a solid foundation.

by AMar 6th 2018

Very helpful to understand what it takes to make a scientific and sensible visual. Recommended for someone who is interested in learning data visualization and does not have a background.

ミシガン大学(University of Michigan)について

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

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

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 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。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。