This hands-on course teaches learners how to prepare, analyze, and visually interpret data using Python’s Seaborn library, with a focus on census datasets. Beginning with foundational setup—such as installing Anaconda, configuring Jupyter Notebook, and loading libraries—the course progresses into exploratory data analysis and practical visualization techniques.
Seaborn Python: Design & Customize Advanced Visualizations
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3 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Prepare and preprocess census datasets for exploratory data analysis.
Create scatter, violin, swarm, heatmap, and multivariate plots in Seaborn.
Enhance chart readability and interpret insights for data storytelling.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Scatter Plots
- Catégorie : Data Storytelling
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Seaborn
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Statistical Visualization
- Catégorie : Pandas (Python Package)
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
août 2025
Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Il y a un module dans ce cours
This module deepens learners’ understanding of Seaborn by exploring advanced data visualization techniques. Learners will gain hands-on experience with conditional plotting using FacetGrid, creating custom plotting logic, handling pairwise relationships, and applying stylistic enhancements such as figure styles and color palettes. The module emphasizes clarity in complex data visualization through structured layouts and design customization, enabling learners to create informative, publication-quality plots.
Inclus
10 vidéos1 lecture4 devoirs1 plugin
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