Vizualizarea interactivă a datelor cu Python - Ediția a doua: Prezentați datele dvs. ca o poveste eficientă și convingătoare

Recenzii ale cititorilor

Cartea este un tutorial ghidat pentru vizualizarea datelor cu Python, care este deosebit de potrivit pentru începători. Oferă instrucțiuni clare pas cu pas și exemple în diferite biblioteci, cum ar fi Matplotlib, Bokeh, Altair și Plotly. Deși introduce eficient conceptele de bază, unii utilizatori au considerat că conținutul ar putea fi prea simplist pentru cei cu experiență anterioară.

⬤ Bine structurat, cu instrucțiuni pas cu pas.
⬤ Bun pentru începători.
⬤ Acoperă biblioteci esențiale (Matplotlib, Bokeh, Altair, Plotly).
⬤ Include exemple practice și vizualizări, făcându-l util pentru datele din lumea reală (cum ar fi datele COVID-19).
⬤ Explicații clare și un echilibru bun între un manual și un ghid de referință.

⬤ Unele exemple, în special Bokeh și Altair, nu au funcționat pentru toți utilizatorii, ceea ce s-ar putea datora unor probleme de configurare.
⬤ Versiunea Kindle poate avea probleme de formatare care afectează lizibilitatea.
⬤ Materialul ar putea fi prea elementar pentru cei cu abilități intermediare în vizualizarea datelor, care ar putea găsi resurse online mai bune.

(pe baza a 3 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Interactive Data Visualization with Python - Second Edition: Present your data as an effective and compelling story

Conținutul cărții:

Creați-vă propriile vizualizări de date interactive clare și de impact cu bibliotecile puternice de vizualizare a datelor din Python

Caracteristici principale

⬤ Studiați și utilizați bibliotecile interactive Python, cum ar fi Bokeh și Plotly.

⬤ Explorați diferite principii de vizualizare și înțelegeți când să folosiți care dintre ele.

⬤ Creați vizualizări interactive de date cu date din lumea reală.

Descrierea cărții

Cu atât de multe date generate în mod continuu, dezvoltatorii, care pot prezenta datele sub formă de vizualizări cu impact și interesante, sunt întotdeauna solicitați. Interactive Data Visualization with Python vă ascute abilitățile de explorare a datelor, vă spune tot ce trebuie să știți despre vizualizarea interactivă a datelor în Python.

Veți începe prin a învăța cum să desenați diverse diagrame cu Matplotlib și Seaborn, bibliotecile de vizualizare a datelor non-interactive. Veți studia diferite tipuri de vizualizări, le veți compara și veți afla cum să selectați un anumit tip de vizualizare pentru a vă satisface cerințele. După ce vă familiarizați cu diferitele biblioteci de vizualizare non-interactivă, veți învăța principiile vizualizării intuitive și persuasive a datelor și veți utiliza Bokeh și Plotly pentru a vă transforma vizualizările în povești puternice. De asemenea, veți înțelege cum vizualizarea interactivă a datelor și a modelelor poate optimiza performanța unui model de regresie.

Până la sfârșitul cursului, veți avea un nou set de competențe care vă va face persoana de referință pentru transformarea vizualizărilor de date în povești captivante și interesante.

Ce veți învăța

⬤ Explorați și aplicați diferite tehnici interactive de vizualizare a datelor.

⬤ Manipulați parametrii și stilurile de trasare pentru a crea diagrame atractive.

⬤ Personalizați vizualizarea datelor pentru audiențe diferite.

⬤ Desenați vizualizări de date utilizând biblioteci interactive.

⬤ Utilizați Matplotlib, Seaborn, Altair și Bokeh pentru a crea diagrame atractive.

⬤ Personalizați vizualizarea datelor pentru diferite scenarii.

Pentru cine este această carte

Această carte intenționează să ofere o bază solidă de pregătire pentru dezvoltatorii Python, analiștii de date și oamenii de știință din domeniul datelor, pentru a le permite să prezinte informații esențiale despre date într-un mod care să capteze cel mai bine atenția și imaginația utilizatorului. Ea servește ca un ghid simplu, pas cu pas, care demonstrează diferitele tipuri și componente ale vizualizării, principiile și tehnicile interactivității eficiente, precum și capcanele comune care trebuie evitate atunci când se creează vizualizări interactive ale datelor. Studenții ar trebui să aibă un nivel intermediar de competență în scrierea codului Python, precum și o anumită familiaritate cu utilizarea bibliotecilor, cum ar fi pandas.