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

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Stufe Mittel

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1 Woche zu vervollständigen

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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: Data Presentation
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Dashboard Creation
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Exploratory Data Analysis

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Plotly
Kategorie: Seaborn

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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 VideosInsgesamt 52 Minuten

Course Introduction3 Minuten
Environment Set-Up3 Minuten
Importance of Data Visualization2 Minuten
Line Plot2 Minuten
Bar Chart2 Minuten
Horizontal Bar Chart2 Minuten
Stacked Bar Chart1 Minute
Histogram2 Minuten
Demonstration: Plotting Line and Bar Graph6 Minuten
Demonstration: Plotting Histogram5 Minuten
Scatter Plot3 Minuten
Pie Chart3 Minuten
Box Plot4 Minuten
Customizing Charts2 Minuten
Demonstration: Pie Chart3 Minuten
Demonstration: Scatter Plot and Box Plot4 Minuten
Summary of Visualization with Matplotlib3 Minuten

5 LektürenInsgesamt 95 Minuten

Welcome to Python for Data Visualization and Analysis10 Minuten
From Numbers to Narratives20 Minuten
Choosing the Right Chart: Bar Charts, Line Charts and Histogram25 Minuten
Choosing the Right Chart Type20 Minuten
Choosing the Right Chart: Scatter, Pie and Box20 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 29 Minuten

Practice Quiz : Setting Up Matplotlib3 Minuten
Practice Quiz : Types of Plots and Charts3 Minuten
Practice Quiz : Plotting Different Charts3 Minuten
Knowledge Check : Visualizing Data with Matplotlib20 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Introduce Yourself10 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 VideosInsgesamt 41 Minuten

What is Seaborn?2 Minuten
Installing and Setting Up Seaborn2 Minuten
Comparing Seaborn with Matplotlib2 Minuten
Relational Plot (Rel plot)2 Minuten
Distribution Plot (Dist Plot)2 Minuten
Categorical Plot (Cat Plot)3 Minuten
Demonstration: Visualizing Charts with Seaborn5 Minuten
Demonstration: Visualizing HeatMap2 Minuten
Demonstration: Category, Relational and Distribution Plots 6 Minuten
Demonstration: Personalizing Charts and Visuals7 Minuten
Demonstration: Tailoring Graphs and Visuals6 Minuten
Summary for Data Visualization with Seaborn 3 Minuten

2 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Seaborn with Matplotlib20 Minuten
A Guide to Seaborn20 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 26 Minuten

Practice Quiz : Seaborn Library3 Minuten
Practice Quiz : Plot Types in Seaborn3 Minuten
Knowledge Check : Visualizing Data with Seaborn20 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 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 VideosInsgesamt 99 Minuten

Plotly4 Minuten
Customizing Basic Plot - Background and Markers4 Minuten
Customizing Basic Plot - Lines, Titles and Labels 3 Minuten
Customizing Basic Plot - Interactive3 Minuten
Interactive Plots3 Minuten
Demonstration: Plots with Hover Feature3 Minuten
Demonstration: Customizing Hover Features and Tooltips4 Minuten
Plotly Dash6 Minuten
Demonstration: Defining Layout and Structure4 Minuten
Demonstration: Building Web Apps 4 Minuten
Demonstration: Chaining Callbacks4 Minuten
Demonstration: Multiple Inputs and Outputs with Interactions4 Minuten
Demonstration: Importing Airbnb Data2 Minuten
Demonstration: Web App for Airbnb Data4 Minuten
IPyWidgets5 Minuten
Displaying Widgets Layouts and Container Widgets4 Minuten
Interactive Controls Combining Multiple Widgets for Interactivity5 Minuten
Custom Widgets Creating and Registering Custom Widgets4 Minuten
Extending Widget Functionality5 Minuten
What is Streamlit?2 Minuten
Demonstration: Code Details 6 Minuten
Demonstration: Executing the App4 Minuten
Demonstration: Data Visualization on Streamlit6 Minuten
Summary for Interactive Data Visualization3 Minuten

3 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Turning Static Plots Interactive20 Minuten
Plotly dash: Best Practices10 Minuten
Building with Streamlit10 Minuten

5 AufgabenInsgesamt 32 Minuten

Practice Quiz : Plotly Library3 Minuten
Practice Quiz : Plotly Dashboard3 Minuten
Practice Quiz : Working of IPyWidgets3 Minuten
Practice Quiz : Streamlit3 Minuten
Knowledge Check : Interactive Visuals with Plotly and IPyWidgets20 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 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 VideoInsgesamt 2 Minuten

Course Summary of Python for Data Visualization and Analysis2 Minuten

1 LektüreInsgesamt 30 Minuten

Project : Sales Data Analysis and Visualization Dashboard30 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

End Course Knowledge Check : Python for Data Visualization and Analysis30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Describe Your Learning Journey10 Minuten

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Dozent

Edureka

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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.“

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.