Курс позволяет овладеть полным спектром инструментов визуализации данных — от базовых графиков до создания интерактивных дашбордов. Слушатель работает с библиотеками Matplotlib, Seaborn, Plotly и Streamlit, разбирая реальные аналитические задачи: временные ряды, распределения, корреляции и аномалии. Осваиваются методы автоматизации отчётности, работа с визуальным стилем, выбор палитр и построение графиков, которые действительно «читаются».
Программа выстраивается индивидуально, учитывая цели слушателя — будь то бизнес-аналитика, Data Science, или подготовка отчётов в Jupyter и Streamlit.
Документ по окончании
📜 Удостоверение о повышении квалификации – для слушателей с высшим или средним профессиональным образованием.
📜 Сертификат о прохождении обучения – для всех остальных участников.
Содержание
- 5 модуля
- 40 уроков
- 40 часов
- Блок 1. Основы графиков и диаграмм8
- 1.1Введение в визуализацию данных и библиотеку Matplotlib
- 1.2Практическая работа №1. Построение первых графиков с Matplotlib
- 1.3Работа с линейными графиками
- 1.4Практическая работа №2. Создание линейного графика с аннотациями
- 1.5Гистограммы и столбчатые диаграммы
- 1.6Практическая работа №3. Визуализация распределения данных с помощью гистограмм
- 1.7Круговые диаграммы и тепловые карты
- 1.8Практическая работа №4. Визуализация пропорций с помощью круговых диаграмм
- Блок 2. Визуализация временных рядов8
- 2.1Введение в работу с временными рядами
- 2.2Практическая работа №5. Визуализация временного ряда (цены акций, погода)
- 2.3Скользящее среднее и тренды во временных рядах
- 2.4Практическая работа №6. Анализ сезонности временного ряда с помощью Matplotlib
- 2.5Графики временных рядов с Seaborn
- 2.6Практическая работа №7. Анализ временных рядов с Seaborn
- 2.7Визуализация нескольких временных рядов на одном графике
- 2.8Практическая работа №8. Визуализация сравнения двух временных рядов
- Блок 3. Интерактивные визуализации (Plotly)8
- 3.1Основы Plotly: построение интерактивных графиков
- 3.2Практическая работа №9. Создание интерактивного линейного графика с Plotly
- 3.3Взаимодействие с пользователем в интерактивных графиках
- 3.4Практическая работа №10. Добавление интерактивных элементов в график
- 3.5Построение интерактивных временных рядов в Plotly
- 3.6Практическая работа №11. Визуализация временного ряда с анимацией
- 3.7Интерактивные тепловые карты и геоданные
- 3.8Практическая работа №12. Построение интерактивной карты данных
- Блок 4. Отображение статистических данных6
- 4.1Диаграммы рассеяния и регрессия в Seaborn
- 4.2Практическая работа №13. Визуализация корреляции данных с Seaborn
- 4.3Ящиковые диаграммы (boxplot) и violinplot
- 4.4Практическая работа №14. Анализ распределения данных с помощью boxplot
- 4.5Построение корреляционных матриц
- 4.6Практическая работа №15. Визуализация корреляции переменных с Seaborn
- Блок 5. Автоматизация построения отчетов10
- 5.1Генерация отчетов в Jupyter Notebook
- 5.2Практическая работа №16. Создание интерактивного отчета в Jupyter Notebook
- 5.3Создание автоматизированных отчетов в Python
- 5.4Практическая работа №17. Автоматическая генерация отчетов с Python
- 5.5Динамическая визуализация данных в Streamlit
- 5.6Практическая работа №18. Разработка веб-интерфейса для анализа данных
- 5.7Визуализация данных в бизнес-аналитике
- 5.8Практическая работа №19. Создание аналитического дашборда
- 5.9Итоговый проект по визуализации данных
- 5.10Практическая работа №20. Финальный проект по визуализации данных
Да, преподаватель дополнительно объясняет, как подготавливать данные к визуализации, но базовое понимание работы с табличными данными ускорит процесс.
В конце вы строите собственную систему визуализации (например, анализ временного ряда или интерактивный дашборд), применяя все пройденные инструменты.
Вы получите навыки профессионального построения графиков, диаграмм, интерактивных панелей и автоматизации отчётов, что важно во многих сферах: от маркетинга до исследований и разработки.
Требования
- Знание Python на уровне чтения и написания простого кода (циклы, функции, списки).
- Интерес к визуализации: желание создавать наглядные и понятные графики из реальных данных.
- Компьютер (Windows или macOS) с установленным Python и доступом в интернет.
Особенности
- Персональный подход: задания и темы могут детально прорабатываться, если они важны для ваших рабочих или учебных проектов.
- Matplotlib, Seaborn, Plotly: настройка графиков, создание интерактивных элементов, работа с анимацией.
- Временные ряды и их анализ: сезонность, тренды, скользящие средние, отображение нескольких рядов на одном графике.
- Streamlit: создание веб-приложений для быстрой демонстрации результатов анализа или презентации.
- Автоматизация: генерация PDF-отчётов, хранение данных, отправка результатов на email.
Целевая аудитория
- Разработчики, которым нужна глубокая визуализация экспериментов и алгоритмов.
- Маркетологи и аналитики, анализирующие сезонные тренды, KPI и бизнес-процессы.
- Студенты, желающие получать индивидуальные консультации при подготовке научных или учебных проектов.
- Специалисты, переходящие из Excel к Python, для более гибких и продвинутых графиков.
- Фрилансеры, стремящиеся увеличить ценность своих услуг за счёт наглядной аналитики для заказчиков.