Avis des lecteurs
Résumé:Ce livre est un tutoriel guidé pour la visualisation de données avec Python, particulièrement adapté aux débutants. Il offre des instructions claires étape par étape et des exemples à travers diverses bibliothèques telles que Matplotlib, Bokeh, Altair et Plotly. Bien qu'il introduise efficacement les concepts de base, certains utilisateurs ont trouvé que le contenu pouvait être trop simpliste pour ceux qui ont une expérience préalable.
Avantages:⬤ Bien structuré avec des instructions étape par étape.
⬤ Bon pour les débutants complets.
⬤ Couvre les bibliothèques essentielles (Matplotlib, Bokeh, Altair, Plotly).
⬤ Inclut des exemples pratiques et des visualisations, ce qui le rend utile pour les données du monde réel (comme les données COVID-19).
⬤ Des explications claires et un bon équilibre entre un manuel et un guide de référence.
⬤ Certains exemples, en particulier Bokeh et Altair, n'ont pas fonctionné pour tous les utilisateurs, ce qui pourrait être dû à des problèmes de configuration.
⬤ La version Kindle peut avoir des problèmes de formatage qui affectent la lisibilité.
⬤ Le matériel pourrait être trop basique pour ceux qui ont des compétences intermédiaires en visualisation de données, qui pourraient trouver de meilleures ressources en ligne.
(basé sur 3 avis de lecteurs)
Titre original :
Interactive Data Visualization with Python - Second Edition: Present your data as an effective and compelling story
Contenu du livre :
Créez vos propres visualisations de données interactives claires et percutantes avec les puissantes bibliothèques de visualisation de données de Python.
Caractéristiques principales
⬤ Étudier et utiliser les bibliothèques interactives de Python, telles que Bokeh et Plotly.
⬤ Explorer les différents principes de visualisation et comprendre quand utiliser l'un ou l'autre.
⬤ Créer des visualisations de données interactives avec des données du monde réel.
Description du livre
Avec la quantité de données générées en permanence, les développeurs capables de présenter les données sous forme de visualisations intéressantes et percutantes sont toujours très demandés. Interactive Data Visualization with Python aiguise vos compétences en matière d'exploration de données et vous apprend tout ce qu'il y a à savoir sur la visualisation interactive de données en Python.
Vous commencerez par apprendre à dessiner divers graphiques avec Matplotlib et Seaborn, les bibliothèques de visualisation de données non interactives. Vous étudierez différents types de visualisation, les comparerez et découvrirez comment sélectionner un type de visualisation particulier pour répondre à vos besoins. Après avoir pris en main les différentes bibliothèques de visualisation non interactive, vous apprendrez les principes de la visualisation intuitive et persuasive des données, et utiliserez Bokeh et Plotly pour transformer vos visuels en histoires fortes. Vous comprendrez également comment la visualisation interactive des données et des modèles peut optimiser les performances d'un modèle de régression.
À la fin du cours, vous disposerez d'un nouvel ensemble de compétences qui fera de vous la personne la mieux placée pour transformer les visualisations de données en histoires attrayantes et intéressantes.
Ce que vous apprendrez
⬤ Explorer et appliquer différentes techniques de visualisation de données interactives.
⬤ Manipuler les paramètres de traçage et les styles pour créer des tracés attrayants.
⬤ Personnaliser la visualisation des données pour différents publics.
⬤ Concevoir des visualisations de données à l'aide de bibliothèques interactives.
⬤ Utiliser Matplotlib, Seaborn, Altair et Bokeh pour dessiner des graphiques attrayants.
⬤ Personnaliser la visualisation des données en fonction de différents scénarios.
A qui s'adresse ce livre
Ce livre vise à fournir une formation solide aux développeurs Python, aux analystes de données et aux scientifiques des données afin de leur permettre de présenter des données critiques d'une manière qui capte au mieux l'attention et l'imagination de l'utilisateur. Il s'agit d'un guide simple, étape par étape, qui présente les différents types et composants de la visualisation, les principes et les techniques d'une interactivité efficace, ainsi que les pièges courants à éviter lors de la création de visualisations de données interactives. Les étudiants doivent avoir un niveau de compétence intermédiaire dans l'écriture de code Python, ainsi qu'une certaine familiarité avec l'utilisation de bibliothèques telles que pandas.
Autres informations sur le livre :
| ISBN : | 9781800200944 |
| Auteur : | |
| Éditeur : | |
| Reliure : | Broché |
Achat:
Actuellement disponible, en stock.
