When will I have access to the lectures and assignments?

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.

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.

Seaborn Python: Visualize & Analyze Data Distributions

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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Seaborn Python: Visualize & Analyze Data Distributions

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Seaborn Python Data Visualization & Analysis“

Dozent: EDUCBA

Bei enthalten

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1 Modul

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

3 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

1 Modul

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3 Stunden zu vervollständigen

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Was Sie lernen werden

Analyze and visualize univariate and bivariate data distributions in Seaborn.
Build regression-based visualizations to model and interpret relationships.
Customize statistical plots using hue, facet grids, and styling for insights.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Statistical Methods

Wichtige Details

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

91%

of learners achieved a positive career outcome

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Seaborn Python Data Visualization & Analysis“

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul

This intermediate-level course is designed to help learners analyze, visualize, and interpret data distributions using the powerful Seaborn library in Python. Building upon foundational knowledge of data visualization, the course takes a hands-on approach to explore univariate and bivariate distributions, apply linear and polynomial regression models, and demonstrate advanced statistical plots such as KDE plots, pairplots, jointplots, and lmplots.

Through structured lessons and guided coding examples, learners will gain practical experience in crafting insightful visualizations that enhance exploratory data analysis. Emphasis is placed on understanding the relationship between variables and how these relationships can be effectively communicated using Seaborn’s built-in functions. By the end of the course, learners will be able to: • Identify key distribution types and the appropriate plots to represent them. • Construct regression-based visualizations to model complex relationships. • Customize multivariate visualizations using hue, facet grids, and plot styling. • Evaluate patterns and trends in data using statistical plotting techniques. This course is ideal for aspiring data analysts, data scientists, and Python developers looking to advance their data storytelling and statistical graphics capabilities using Seaborn.

Moduldetails

This module delves into intermediate-level data visualization techniques using the Seaborn library in Python. It focuses on building upon basic plotting knowledge by introducing the concepts of univariate and bivariate distributions, linear regression models, and multi-variable visualizations. Learners will gain practical experience with statistical graphics such as KDE plots, pairplots, and jointplots, enabling them to analyze and communicate insights from complex datasets. The module emphasizes hands-on plotting strategies that enhance data exploration and visual storytelling.