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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erschließen Sie die Macht der Daten mit "Tableau, Netzwerke & Zeitreihen Datenvisualisierung". In diesem umfassenden Programm lernen Sie die Grundlagen des Data Storytellings durch Visualisierungen mit Python und Tableau. Beginnend mit den Grundlagen von Tableau lernen Sie, verschiedene Visualisierungen zu erstellen und anzupassen, interaktive Dashboards zu erstellen und detaillierte Analysen durchzuführen. Tauchen Sie ein in die Datenvisualisierung von Netzwerken, um komplexe Netzwerke und verbundene Daten zu verstehen und darzustellen. Mithilfe von Python-Bibliotheken werden Sie Netzwerk-Visualisierungen erstellen und anpassen, die Beziehungen und Strukturen innerhalb von Daten hervorheben. Erforschen Sie die Datenvisualisierung von Zeitreihen, um Daten im Zeitverlauf zu interpretieren und darzustellen. Sie beherrschen Techniken zum Laden, Aufbereiten und Visualisieren von Zeitreihendaten mit Python und verbessern so Ihre Fähigkeit, Trends effektiv zu prognostizieren und zu analysieren. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über die notwendigen Fähigkeiten, um überzeugende, aufschlussreiche und interaktive Datenvisualisierungen zu erstellen, die komplexe Daten verständlicher und umsetzbar machen.
In diesem Modul werden die grundlegenden Funktionen und die Schnittstelle von Tableau für die Datenanalyse und Datenvisualisierung vorgestellt.
Willkommen bei Tableau, Netzwerke & Zeitreihen Datenvisualisierung•3 Minuten
Datenvisualisierung mit Tableau•2 Minuten
Einführung in Tableau•10 Minuten
Erstellen von Visualisierungen in Tableau•8 Minuten
Lektion 3 Demo•5 Minuten
Analytik und Analyse in Tableau•4 Minuten
Modul 6 -Lerneinheit 4-Demo•4 Minuten
Dashboards•7 Minuten
Lektion 5 Demo•6 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 30 Minuten
Nützliche Tableau-Begriffe•10 Minuten
Diagrammtypen in Tableau•10 Minuten
Modul 6 Quellen•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 45 Minuten
Lassen Sie uns üben: Datenvisualisierung mit Tableau•15 Minuten
Modul 6 Wissensüberprüfung•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 30 Minuten
Tableau Practice Labs Diskussion•30 Minuten
4 Unbewertete Labore•Insgesamt 200 Minuten
Erste Schritte mit Tableau•20 Minuten
Erstellen grundlegender Diagramme in Tableau•60 Minuten
Durchführen von Analytik auf Visualisierungen•60 Minuten
Erstellen eines Dashboards in Tableau•60 Minuten
Visualisierung von Netzwerken: Theorien und Modelle
Modul 2•2 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul führt in die grundlegenden Theorien und Definitionen von Netzwerken und Elementen von Netzwerken sowie in verschiedene Methoden zur Visualisierung von Netzwerken/Graphen ein.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Infos zu Modulinhalt anzeigen
4 Videos•Insgesamt 29 Minuten
Netzwerke•2 Minuten
Einführung in Netzwerke•12 Minuten
Netzwerk-Modelle•7 Minuten
Methoden der Graphenvisualisierung•8 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 42 Minuten
Warum Sie Ihre vernetzten Daten visualisieren sollten•2 Minuten
Netzwerk-Visualisierung•10 Minuten
Visualisierung sozialer Netzwerke•10 Minuten
Visualisierungs-Tutorials [OPTIONAL]•10 Minuten
Modul 7 Quellen•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 45 Minuten
Lassen Sie uns üben: Visualisierung von Netzwerken: Theorien und Modelle•15 Minuten
Modul 7 Wissenstest•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
Analysieren von Netzwerk-Visualisierungen•10 Minuten
Netzwerk-Visualisierung mit Python
Modul 3•3 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul lehrt das Erstellen und Anpassen von Netzwerk-Visualisierungen mit Hilfe von Python-Bibliotheken.
Das ist alles enthalten
3 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor
Infos zu Modulinhalt anzeigen
3 Videos•Insgesamt 19 Minuten
NetworkX: Überblick und Merkmale•4 Minuten
Erstellen einer einfachen Netzwerk-Visualisierung•7 Minuten
Erforschen und Analysieren von Netzwerkdaten mit Python•10 Minuten
Durchführung der Analyse des Grades Lösung•10 Minuten
Modul 8 Quellen•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 45 Minuten
Lassen Sie uns üben: Netzwerk-Visualisierung mit Python•15 Minuten
Modul 8 Wissensüberprüfung•30 Minuten
1 Unbewertetes Labor•Insgesamt 60 Minuten
Durchführung einer Analyse des Grades•60 Minuten
Zeitreihen-Visualisierungen
Modul 4•7 Stunden abzuschließen
Moduldetails
Dieses Modul führt in die Grundlagen von Zeitreihendaten, in reale Beispiele von Zeitreihendaten und in die Visualisierung von Zeitreihen mit Python-Bibliotheken ein.
Was ist eine Zeitreihe und wie wird sie verwendet?•15 Minuten
Analyse von Zeitreihen: Was ist das und wie benutzt man sie?•20 Minuten
Modul 9 Quellen•10 Minuten
2 Aufgaben•Insgesamt 45 Minuten
Üben wir: Visualisierungen von Zeitreihen•15 Minuten
Modul 9 Wissensüberprüfung•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 30 Minuten
Python Practice Labs Diskussion•30 Minuten
3 Unbewertete Labore•Insgesamt 180 Minuten
Logarithmische Transformation und Resampling von Zeitreihendaten•60 Minuten
Dekomposition von Zeitreihendaten•60 Minuten
Modul 9 Labor 3•60 Minuten
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Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Pittsburghangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Pittsburghangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
¹Erfolgreiche Bewerbung und Einschreibung sind erforderlich. Es gelten die Zulassungsbedingungen. Jede Einrichtung legt die Anzahl der Credits fest, die durch die Absolvierung dieser Inhalte anerkannt werden und auf die Abschlussanforderungen angerechnet werden können, wobei bereits vorhandene Credits berücksichtigt werden. Klicken Sie auf einen bestimmten Kurs, um weitere Informationen zu erhalten.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
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Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.