Программа: Онбординг. Грамотная работа с графиками. Визуализация в BI. Ошибки новичков, инструменты специалистов. Добавление визуализаций в презентации. Дашборды. На курсе визуализация данных освоите работу с информацией, научитесь представлять её в наглядной форме — графики, диаграммы, интерактивные дашборды — при помощи различных инструментов: Tableau, DataLens, Datawrapper. Также научитесь интегрировать графику из разных программ в презентации, правильно публиковать визуализации. Авторы: 10+ лет работает data-аналитиком. Юрий Тукачёв Написал книгу «Графики», преподаёт в НИУ ВШЭ Александр Богачёв Особенности: Примкнёте к сообществу единомышленников. Есть корпоративное обучение. Практика в режиме симулятора. Преимущества курса Круглосуточная поддержка от команды экспертов. Возврат денег за не пройденные уроки. Начать учиться можно бесплатно. Получите памятки по всем темам. Помощь с трудоустройством. Пара финальных проектов для портфолио. Недостатки школы Тарифный план с поддержкой наставника обойдётся на ~50% дороже.
Автор рассказывает, как создавать и кастомизировать графики при помощи фреймворка Python
FAQ (Часто задаваемые вопросы)
Зачем нужна визуализация, что это такое?
Визуализация – процесс наглядного представления информации при помощи диаграмм, графиков, инфографики, схем, презентаций в MS PowerPoint и прочих инструментах, дашбордов, карт и других графических компонентов. Такая форма облегчает восприятие информации, её анализ, принятие решений, оценки вовлеченности клиентов, качества их обслуживания, помогает обнаруживать аномалии и т. д.
Какие есть инструменты для визуализации?
Новички и специалисты в основном работают в следующих приложениях и сервисах:
визуальные возможности Excel;
Tableau;
Google Data Studio;
Power BI;
Plotly;
Grafana;
фреймворки Python: Matplotlib, Pandas.
Какие существуют виды визуализации?
Различают следующие типы визуализации данных:
временных – линейные графики, диаграммы;
иерархических – имеющих связи с родительскими или дочерними;
сетевых – отображают взаимоотношения, взаимосвязи между данными;
многомерных массивов – отображение двух и более переменных в виде двух- либо трёхмерного массива;
геопространственных – тепловые карты, карты плотности, картограммы.
