Über diesen Kurs
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Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Mittel“

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 6 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Was Sie lernen werden

  • Check

    Create a visualization using matplotlb

  • Check

    Describe what makes a good or bad visualization

  • Check

    Identify the functions that are best for particular problems

  • Check

    Understand best practices for creating basic charts

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

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Stufe „Mittel“

Ca. 18 Stunden zum Abschließen

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
5 Stunden zum Abschließen

Module 1: Principles of Information Visualization

In this module, you will get an introduction to principles of information visualization. We will be introduced to tools for thinking about design and graphical heuristics for thinking about creating effective visualizations. All of the course information on grading, prerequisites, and expectations are on the course syllabus, which is included in this module.

...
7 Videos (Gesamt 37 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
7 Videos
About the Professor: Christopher Brooks1m
Tools for Thinking about Design (Alberto Cairo)8m
Graphical heuristics: Data-ink ratio (Edward Tufte)4m
Graphical heuristics: Chart junk (Edward Tufte)5m
Graphical heuristics: Lie Factor and Spark Lines (Edward Tufte)3m
The Truthful Art (Alberto Cairo)8m
6 Lektüren
Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
Notice for Coursera Learners: Assignment Submission10m
Dark Horse Analytics (Optional)10m
Useful Junk?: The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts30m
Graphics Lies, Misleading Visuals10m
Woche
2
7 Stunden zum Abschließen

Module 2: Basic Charting

In this module, you will delve into basic charting. For this week’s assignment, you will work with real world CSV weather data. You will manipulate the data to display the minimum and maximum temperature for a range of dates and demonstrate that you know how to create a line graph using matplotlib. Additionally, you will demonstrate the procedure of composite charts, by overlaying a scatter plot of record breaking data for a given year.

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7 Videos (Gesamt 42 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Matplotlib Architecture6m
Basic Plotting with Matplotlib7m
Scatterplots8m
Line Plots8m
Bar Charts4m
Dejunkifying a Plot3m
2 Lektüren
Matplotlib30m
Ten Simple Rules for Better Figures30m
Woche
3
8 Stunden zum Abschließen

Module 3: Charting Fundamentals

In this module you will explore charting fundamentals. For this week’s assignment you will work to implement a new visualization technique based on academic research. This assignment is flexible and you can address it using a variety of difficulties - from an easy static image to an interactive chart where users can set ranges of values to be used.

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6 Videos (Gesamt 39 min), 2 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Histograms9m
Box Plots7m
Heatmaps3m
Animation5m
Interactivity5m
2 Lektüren
Selecting the Number of Bins in a Histogram: A Decision Theoretic Approach (Optional)10m
Assignment Reading10m
Woche
4
5 Stunden zum Abschließen

Module 4: Applied Visualizations

In this module, then everything starts to come together. Your final assignment is entitled “Becoming a Data Scientist.” This assignment requires that you identify at least two publicly accessible datasets from the same region that are consistent across a meaningful dimension. You will state a research question that can be answered using these data sets and then create a visual using matplotlib that addresses your stated research question. You will then be asked to justify how your visual addresses your research question.

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3 Videos (Gesamt 18 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
3 Videos
Seaborn8m
Becoming an Independent Data Scientist1m
2 Lektüren
Spurious Correlations10m
Post-course Survey10m
4.5
485 BewertungenChevron Right

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ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

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Top reviews from Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python

von SBNov 3rd 2017

Loved the course! This course teaches you details about matplotlib and enables you to produce beautiful and accurate graphs.. Assignments are challanging, and helps to build a solid foundation.

von MLJun 28th 2017

Good course to learned matplotlib and other Graphs libraries, but the course goes further than Python and also encourages the studies to create more meaningful and beautiful Graphic views.

Über University of Michigan

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Über die Spezialisierung Applied Data Science with Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Applied Data Science with Python

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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