Data Science Data Visualization

Будемо створювати складні інтерактивні візуалізації даних за допомогою мови програмування Python та бібліотеки Altair.

Про курс

У кілька етапів навчимося використовувати Python та Altair для створення складних візуалізацій даних. Спершу розберемося з тим, як можна візуально кодувати дані та використовувати особливості людського сприйняття для ефективної передачі інформації.

Потім навчимося вибирати правильний спосіб візуалізації відповідно до даних, які ми маємо, та завдань, які перед нами стоять. Попрацюємо не лише з графіками, але й з презентацією даних на карті.

Зрозуміємо, як можна об'єднувати окремі графіки у складні візуалізації (дашборди) і налагоджувати інтерактивність між різними елементами візуалізації.

Наприкінці дізнаємося, як ідентифікувати та виправляти помилки у візуалізаціях даних та відпрацюємо навички редагування візуалізацій для ефективнішої комунікації даних.

7 вересня курс триває 2 місяці, по середам вебінари з куратором, по п'ятницям – відеолекції
9 000 грн/міс 18 000 грн при повній оплаті курсу
9 450 грн/міс при оплаті частинами
25 студентів кожен студент отримує регулярний фідбек від кураторів групи

Куратор

Андрій Газін

Викладає візуалізацію даних на магістерській програмі з Data Science та бакалаврській програмі з Computer Science в Українському Католицькому Університеті. Веде блог про візуалізацію даних Textura.in.ua

Програма курсу

Вступ до візуалізації даних

— Як і чому працює візуалізація даних? Візуальні кодування та відчитування візуальної інформації;
— Як ми оцінюємо візуалізацію даних? З чого складається хороша візуалізація?
— З яких елементів складається візуалізації даних? Що таке граматика графіки?

Основи візуалізації даних на Python / Altair

— Як читати дані із файлу та отримувати характеристики даних за допомогою Pandas?
— Як кодувати дані візуально за допомогою Altair?
— Кейс: відтворення візуалізації Gapminder.

Дослідження даних за допомогою візуалізації

— Як обрати спосіб візуалізації даних? Функції візуалізації та відповідні їм типи графіків;
— Як використовувати візуалізацію для дослідження даних (виявлення розподілів, трендів, паттернів, кореляцій).

Робота з картами

— Як використовувати карти та візуалізувати геодані?
— Як створювати найбільш поширені типи карт (choropleth, dot, bubble, flow) на Python / Altair?

Дешборди та інтерактивність

— Як створювати складні представлення даних (multiview) та дешборди?
— Як використовувати інтерактивність у візуалізації даних?

Виправлення помилок та редагування візуалізації даних

— Як виявляти та виправляти помилки у візуалізації даних;
— Як редагувати візуалізацію даних для зменшення візуального шуму та підсилення повідомлення.

Кому буде корисним цей курс

Якщо ви займаєтесь аналізом даних,

і потребуєте візуалізації для кращого розуміння даних або ж для кращої комунікації даних у звітах чи дешбордах.

Усім, хто зацікавлений у Data Science,

аналітиці даних та журналістиці даних

Час

8+ годин на тиждень на виконання домашніх завдань

Як відбувається навчання

Відеолекції та вебінари

Real-life завдання

У нас діє Practicult — культ практики. Тому ви будете робити багато складних домашок із реальних робочих буднів. Have fun & survive.

Unlimited фідбек

У нас немає базових та преміум режимів. Тільки преміум, завжди. Отримайте від кураторів все. І так, десята ітерація — це нормально.

Сертифікат за справи

Видаємо лише тим, хто своїм потом, часом і силами його заслужив.

ГРАФІК

Старт занять

7 вересня

Вебінари

по середам о 19:30

Відеолекції

по п'ятницям

Мова викладання

українська

Запитання-відповіді

З яким софтом будемо працювати на курсі?

Для роботи нам знадобиться мова програмування Python, середовище розробки Jupyter Notebooks / Jupyter Lab, бібліотеки Pandas та Altair. За бажання можна також використовувати середовище Google Colab і таким чином уникнути локального встановлення Python та бібліотек

Вебінари проходитимуть на платформі Zoom

Що я маю вміти до курсу

Для проходження курсу вам знадобиться базове розуміння мови програмування Python.

Чи можна дивитися заняття в будь-який зручний день?

Можна, але важливо встигати виконувати домашні завдання, які ви будете отримувати після кожного заняття.

Що, якщо мені не сподобається?

До 3-го заняття ми зможемо повернути вам всю суму за навчання, якщо ви передумаєте.

Як відбувається комунікація на курсі та в якому форматі куратор дає фідбек?

Вся комунікація на курсі відбуватиметься через платформу Slack (робочий чат групи, канали для домашніх завдань і корисних посилань). Куратор надає фідбек у вигляді коментарів на домашні завдання і обговорення на вебінарах.

Чи будуть мені доступні відеозаписи лекцій після завершення курсу?

Так, у вас зберігається доступ після завершення курсу.

Чи отримаю я сертифікат після проходження курсу?

Тільки за умови виконання всіх домашніх завдань.

Реєстрація

Ще маєте питання?
Не соромтесь їх задати.

Проконсультуйте мене

Кому буде корисно

Усім, хто займається аналізом дани,
і хоче використовувати візуалізацію для кращого розуміння та комунікації даних у звітах чи дашбордах.

Усім, хто зацікавлений у Data Science,
аналітиці даних та журналістиці даних.