Maîtriser la Visualisation des Données

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Tout d'abord, nous discuterons des applications de NumPy et pourquoi il est populaire. Ensuite, vous apprendrez les différentes options possibles pour créer différents tableaux dans NumPy.

Il est maintenant temps d'apprendre à utiliser la notation d'index pour récupérer des éléments spécifiques ou des sous-ensembles de données à partir de tableaux. Vous apprendrez également à utiliser des indices pour récupérer des données en fonction de certaines conditions et à gérer les valeurs manquantes.

Il existe plusieurs opérations courantes sur les tableaux que vous pourriez vouloir effectuer. Heureusement, NumPy dispose de fonctions et de méthodes intégrées à cet effet que vous apprendrez ici.

Il est temps de découvrir comment utiliser efficacement les opérations mathématiques sur les tableaux NumPy et les appliquer à certains problèmes du monde réel.

Dans cette section, nous explorerons les fondamentaux des structures Series et DataFrame. Vous apprendrez également les distinctions entre ces deux types de structures.

Les données peuvent être obtenues dans divers formats, tels que CSV, JSON, SQL, HTML, et plus encore. Avec Pandas, vous n'êtes pas limité à un seul format — vous pouvez travailler avec des données provenant de nombreux types de fichiers. Dans ce chapitre, nous nous concentrerons spécifiquement sur les formats CSV et TXT.

Ici, vous apprendrez à traiter les données brutes en supprimant les informations superflues et en gérant les valeurs nulles dans un ensemble de données.

Tout d'abord, nous aborderons les applications de traçage, la bibliothèque Matplotlib et ses avantages. Ensuite, vous créerez votre premier graphique simple à l'aide de Matplotlib.

Vous êtes maintenant prêt à créer divers graphiques couramment utilisés en pratique. Sans plus attendre, commençons dès maintenant !

La création de graphiques et la visualisation ne consistent pas seulement à générer un ou plusieurs graphiques, mais aussi à les rendre clairs, compréhensibles et agréables à regarder. Il est temps d'apprendre la personnalisation des graphiques dans matplotlib.

Les statistiques sont essentielles dans le travail avec les données, c'est pourquoi il est extrêmement important de savoir créer divers graphiques statistiques. Il est maintenant temps d'explorer les plus courants.

Seaborn est une autre bibliothèque de visualisation puissante en Python, construite sur matplotlib. Maintenant que vous connaissez matplotlib, il est temps d'explorer la visualisation avec seaborn.

Plongez dans l'univers de Power BI et posez des bases solides. Ce chapitre couvre l'installation, la configuration, la connexion aux sources de données et la création d'un premier rapport.

Explorez les techniques essentielles de préparation des données, y compris le nettoyage, la transformation et la combinaison de plusieurs sources de données. Vous aborderez également la gestion des valeurs manquantes, le profilage des données et diverses méthodes de manipulation des données.

Maîtriser les fondamentaux de la modélisation des données, de la compréhension des modèles de données et de la création de relations à l'apprentissage des bases de DAX. Apprendre également à créer des mesures et des colonnes calculées.

Découvrez diverses techniques de visualisation et personnalisez les visuels pour obtenir de meilleures perspectives. Vous explorerez également des fonctionnalités avancées telles que les segments, les filtres et les capacités d'exploration approfondie ou croisée afin d'améliorer votre analyse de données.

Améliorez la convivialité et la capacité de narration de vos rapports en utilisant des thèmes, en configurant les pages de rapport et en exploitant des fonctionnalités avancées telles que la fonction Analyser et l’identification des valeurs aberrantes. Vous créerez également des groupes, des compartiments et des clusters pour des analyses approfondies.

Cette section pose les bases pour maîtriser Tableau en vous guidant à travers l'installation, la navigation et les opérations fondamentales. De la réalisation de jointures et de la division de colonnes à la compréhension des filtres, des marques et du volet de données, vous serez équipé des outils essentiels pour l'exploration et la visualisation des données.

Cette section explore les puissants outils de Tableau pour l'organisation, le filtrage et la personnalisation des données. Vous apprendrez à différencier les dimensions et les mesures, à travailler avec des champs continus et discrets, et à créer des champs calculés et des tableaux de bord interactifs. À travers des défis pratiques, vous appliquerez ces outils pour analyser des données, découvrir des insights et améliorer vos visualisations.

Cette section se concentre sur la création de visualisations percutantes pour découvrir des motifs et des tendances dans vos données. Des cartes thermiques et des nuages de points aux treemaps et graphiques combinés, vous explorerez une variété de types de graphiques adaptés à différents besoins analytiques.

Cette section présente des techniques de visualisation avancées pour améliorer l'analyse des données et la narration. Vous apprendrez à créer des graphiques à puces, des graphiques en aires empilées, des histogrammes et des boîtes à moustaches, permettant des insights plus profonds sur les tendances, les distributions et les comparaisons.