What are the prerequisites for this course?

A basic understanding of Python programming and familiarity with data manipulation libraries such as Pandas or NumPy is recommended.

How can I apply the skills learned in this course?

The skills you acquire will be valuable for roles in data analytics, business intelligence, and data science. You can use these skills to create impactful visualizations, analyze complex datasets, and communicate insights effectively.

Which Python libraries will I use for visualization and interactive dashboards?

You’ll work with Matplotlib, Seaborn, Plotly, and Streamlit to create both static and interactive data visualizations.

Can I build interactive dashboards and deploy them with Streamlit?

Yes, you’ll learn how to design interactive dashboards in Streamlit and deploy them to share with others.

Do I need prior experience with data manipulation libraries like Pandas or NumPy?

No prior experience is required. The course introduces Pandas and NumPy from scratch and uses them in practical examples.

What career opportunities can data visualization skills open up?

Data visualization skills qualify you for roles like Data Analyst, Business Intelligence Developer, and Data Scientist.

Will I earn a certificate after completing the course?

Yes, you’ll receive a Coursera certificate to showcase your skills to employers and share on LinkedIn.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Python for Data Visualization and Analysis

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Python for Data Visualization and Analysis

Q: What practical skills will I gain from this course?

By the end of the course, you’ll be able to:Design professional and interactive data visualizations.Perform EDA to uncover patterns and trends in data.Deploy data visualization applications using Streamlit.

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Applied Data Analytics“

Dozent: Edureka

Bei enthalten

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4 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Create impactful visualizations using Matplotlib and Seaborn to represent complex datasets effectively.
Build dynamic, interactive charts and dashboards with Plotly and IPyWidgets for enhanced data exploration.
Build dynamic, interactive charts and dashboards with Plotly and IPyWidgets for enhanced data exploration.
Deploy interactive data visualization applications seamlessly with Streamlit to share analysis results.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Scientific Visualization
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Seaborn
Kategorie: Plotly

Wichtige Details

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13 Aufgaben

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Applied Data Analytics“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

This Python for Data Visualization Analysis course provides a practical introduction to data visualization and exploratory data analysis (EDA) using Python. You will work with Matplotlib and Seaborn to create clear and effective visualizations, use Plotly to build interactive charts and dashboards, and apply advanced graphical techniques for EDA on complex datasets. Learn to present data clearly and extract meaningful insights through visual analysis.

By the end of this course, you’ll be able to: - Understand the importance of various visualization techniques. - Select appropriate chart types for visualizing diverse datasets. - Create professional-quality visuals with Matplotlib, Seaborn, and Plotly. - Develop interactive dashboards and visuals with Plotly and IPyWidgets. - Perform EDA on complex datasets and deploy the results using Streamlit. This course is ideal for learners with foundational knowledge of Python programming and a basic understanding of data manipulation. Familiarity with libraries such as Pandas or NumPy is recommended. Whether you're a data analyst, aspiring data scientist, or Python programmer looking to sharpen your data visualization skills, this course equips you with the tools to transform raw data into meaningful stories. Elevate your data analysis journey—enroll in Data Visualization and Exploratory Data Analysis with Python today!

In this module, learners will explore how to create various types of visualizations using Matplotlib. They will learn to apply these visuals to complex datasets, uncovering hidden insights that facilitate informed decision-making.

Das ist alles enthalten

17 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema

17 Videos Insgesamt 52 Minuten

Course Introduction 3 Minuten
Environment Set-Up 3 Minuten
Importance of Data Visualization 2 Minuten
Line Plot 2 Minuten
Bar Chart 2 Minuten
Horizontal Bar Chart 2 Minuten
Stacked Bar Chart 1 Minute
Histogram 2 Minuten
Demonstration: Plotting Line and Bar Graph 6 Minuten
Demonstration: Plotting Histogram 5 Minuten
Scatter Plot 3 Minuten
Pie Chart 3 Minuten
Box Plot 4 Minuten
Customizing Charts 2 Minuten
Demonstration: Pie Chart 3 Minuten
Demonstration: Scatter Plot and Box Plot 4 Minuten
Summary of Visualization with Matplotlib 3 Minuten

5 Lektüren Insgesamt 95 Minuten

Welcome to Python for Data Visualization and Analysis 10 Minuten
From Numbers to Narratives 20 Minuten
Choosing the Right Chart: Bar Charts, Line Charts and Histogram 25 Minuten
Choosing the Right Chart Type 20 Minuten
Choosing the Right Chart: Scatter, Pie and Box 20 Minuten

4 Aufgaben Insgesamt 29 Minuten

Practice Quiz : Setting Up Matplotlib 3 Minuten
Practice Quiz : Types of Plots and Charts 3 Minuten
Practice Quiz : Plotting Different Charts 3 Minuten
Knowledge Check : Visualizing Data with Matplotlib 20 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Introduce Yourself 10 Minuten

In this module, learners will delve into data visualization with Seaborn, mastering the creation of diverse plots while developing skills to customize and refine visuals for improved presentation and interactivity.

Das ist alles enthalten

12 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

12 Videos Insgesamt 41 Minuten

What is Seaborn? 2 Minuten
Installing and Setting Up Seaborn 2 Minuten
Comparing Seaborn with Matplotlib 2 Minuten
Relational Plot (Rel plot) 2 Minuten
Distribution Plot (Dist Plot) 2 Minuten
Categorical Plot (Cat Plot) 3 Minuten
Demonstration: Visualizing Charts with Seaborn 5 Minuten
Demonstration: Visualizing HeatMap 2 Minuten
Demonstration: Category, Relational and Distribution Plots 6 Minuten
Demonstration: Personalizing Charts and Visuals 7 Minuten
Demonstration: Tailoring Graphs and Visuals 6 Minuten
Summary for Data Visualization with Seaborn 3 Minuten

2 Lektüren Insgesamt 40 Minuten

Seaborn with Matplotlib 20 Minuten
A Guide to Seaborn 20 Minuten

3 Aufgaben Insgesamt 26 Minuten

Practice Quiz : Seaborn Library 3 Minuten
Practice Quiz : Plot Types in Seaborn 3 Minuten
Knowledge Check : Visualizing Data with Seaborn 20 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Which of the following is easier to use, Seaborn or Matplotlib? 10 Minuten

In this module, learners will explore how to create interactive plots using Plotly, enhance exploratory data analysis (EDA) with IPyWidgets, and build shareable web applications with Streamlit. They will also gain the skills to develop dynamic dashboards and interactive reports for effective data presentation.

Das ist alles enthalten

24 Videos3 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema

24 Videos Insgesamt 99 Minuten

Plotly 4 Minuten
Customizing Basic Plot - Background and Markers 4 Minuten
Customizing Basic Plot - Lines, Titles and Labels 3 Minuten
Customizing Basic Plot - Interactive 3 Minuten
Interactive Plots 3 Minuten
Demonstration: Plots with Hover Feature 3 Minuten
Demonstration: Customizing Hover Features and Tooltips 4 Minuten
Plotly Dash 6 Minuten
Demonstration: Defining Layout and Structure 4 Minuten
Demonstration: Building Web Apps 4 Minuten
Demonstration: Chaining Callbacks 4 Minuten
Demonstration: Multiple Inputs and Outputs with Interactions 4 Minuten
Demonstration: Importing Airbnb Data 2 Minuten
Demonstration: Web App for Airbnb Data 4 Minuten
IPyWidgets 5 Minuten
Displaying Widgets Layouts and Container Widgets 4 Minuten
Interactive Controls Combining Multiple Widgets for Interactivity 5 Minuten
Custom Widgets Creating and Registering Custom Widgets 4 Minuten
Extending Widget Functionality 5 Minuten
What is Streamlit? 2 Minuten
Demonstration: Code Details 6 Minuten
Demonstration: Executing the App 4 Minuten
Demonstration: Data Visualization on Streamlit 6 Minuten
Summary for Interactive Data Visualization 3 Minuten

3 Lektüren Insgesamt 40 Minuten

Turning Static Plots Interactive 20 Minuten
Plotly dash: Best Practices 10 Minuten
Building with Streamlit 10 Minuten

5 Aufgaben Insgesamt 32 Minuten

Practice Quiz : Plotly Library 3 Minuten
Practice Quiz : Plotly Dashboard 3 Minuten
Practice Quiz : Working of IPyWidgets 3 Minuten
Practice Quiz : Streamlit 3 Minuten
Knowledge Check : Interactive Visuals with Plotly and IPyWidgets 20 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

How do IPyWidgets enhance the interactivity of Jupyter Notebook projects? 10 Minuten

This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz on data visualization concepts, Matploltlib, Seaborn, Plotly and Association rule mining.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema

1 Video Insgesamt 2 Minuten

Course Summary of Python for Data Visualization and Analysis 2 Minuten

1 Lektüre Insgesamt 30 Minuten

Project : Sales Data Analysis and Visualization Dashboard 30 Minuten

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

End Course Knowledge Check : Python for Data Visualization and Analysis 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Describe Your Learning Journey 10 Minuten

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Dozent

Edureka

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Coursera
Python for Data Visualization:Matplotlib & Seaborn(Enhanced)
angeleitetes Projekt

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

This course is ideal for data analysts, aspiring data scientists, and Python programmers who want to develop skills in data visualization and exploratory data analysis using Python. A basic understanding of Python programming and familiarity with libraries like Pandas or NumPy is recommended.

No prior experience in data visualization is required. This course provides a step-by-step approach, starting with foundational concepts and progressing to advanced techniques using tools like Matplotlib, Seaborn, and Plotly.

By the end of the course, you’ll be able to:

- Design professional and interactive data visualizations.

- Perform EDA to uncover patterns and trends in data.

- Deploy data visualization applications using Streamlit.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.