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IGTC01AD - Python La visualisation des données (FR)
01 - Introduction
02 - Installer l-environnement Jupyter Notebook (3:09)
01 - Bienvenue dans « Python La visualisation des données » (0:43)
02 - 1. Comprendre la visualisation de données
01 - Quand utiliser la visualisation des données (2:01)
02 - Importer des données en Python (3:19)
03 - Revenir sur la manipulation de données (3:16)
04 - Aborder les librairies Seaborn et Matplotlib (2:06)
03 - 2. Démarrer avec la librairie Seaborn
01 - Découvrir Seaborn (3:55)
02 - Utiliser les courbes (2:45)
03 - Analyser avec les diagrammes en barres (2:12)
04 - Comprendre l-histogramme (2:17)
05 - Observer avec Boxplot (3:58)
06 - Découvrir le nuage de points basique (2:27)
07 - Ajouter des dimensions au nuage de points (3:40)
04 - 3. Gagner en flexibilité avec Matplolib
02 - Utiliser des paramètres pour changer l-aspect des courbes (2:33)
01 - Construire un graphique avec Matplotlib (3:45)
03 - Superposer des courbes (2:46)
04 - Employer les diagrammes en barres empilées et horizontales (3:13)
05 - Employer les diagrammes en secteurs (Piechart) (2:39)
06 - Ajouter une légende (1:38)
07 - Ajouter des titres (1:17)
08 - Ajouter du texte (2:39)
09 - Agrandir une fenêtre et faire coïncider plusieurs graphiques (3:15)
05 - 4. Aller plus loin avec Plotly
01 - Créer un graphique interactif avec Plotly express (4:38)
02 - Visualiser en 3D (1:54)
03 - Tirer parti des cartes de chaleur (heatmaps) (2:37)
04 - Tirer parti des cartographies (1:50)
06 - Conclusion
01 - Conclure sur la visualisation des données avec Python (0:31)
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03 - Analyser avec les diagrammes en barres
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