Cela consiste à utiliser du code Python pour transformer des données en graphiques et diagrammes clairs, plus faciles à analyser. Ce cours met l'accent sur les principes fondamentaux de la création de représentations visuelles courantes à l'aide de Matplotlib et Seaborn, plutôt que de considérer la visualisation comme un résultat ponctuel.

Vous l'utiliserez lorsque vous souhaiterez explorer des tendances, comparer des valeurs ou observer la répartition et les relations entre les données. Dans ce cours, cet outil est utilisé pour réaliser des tracés répétitifs qui vous aident à examiner les données sous différents angles visuels.

Elle s'inscrit généralement dans la phase d'exploration et d'analyse d'un flux de traitement des données, une fois que vous disposez de données et que vous devez examiner ce qu'elles révèlent. À ce stade, la visualisation est considérée comme une étape interdépendante qui vous aide à passer des valeurs brutes à une compréhension plus claire grâce à différents types de graphiques.