Bewertung:
Das Buch ist eine geführte Anleitung zur Datenvisualisierung mit Python, die sich besonders für Anfänger eignet. Es bietet klare Schritt-für-Schritt-Anleitungen und Beispiele für verschiedene Bibliotheken wie Matplotlib, Bokeh, Altair und Plotly. Obwohl es effektiv in grundlegende Konzepte einführt, fanden einige Nutzer, dass der Inhalt für diejenigen mit Vorkenntnissen zu einfach sein könnte.
Vorteile:⬤ Gut strukturiert mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen.
⬤ Gut für absolute Anfänger.
⬤ Deckt wesentliche Bibliotheken ab (Matplotlib, Bokeh, Altair, Plotly).
⬤ Enthält praktische Beispiele und Visualisierungen, die es für reale Daten (wie COVID-19-Daten) nützlich machen.
⬤ Klare Erklärungen und ein gutes Gleichgewicht zwischen Lehrbuch und Referenzhandbuch.
⬤ Einige Beispiele, insbesondere Bokeh und Altair, funktionierten nicht bei allen Nutzern, was auf Einrichtungsprobleme zurückzuführen sein könnte.
⬤ Die Kindle-Version könnte Formatierungsprobleme haben, die die Lesbarkeit beeinträchtigen.
⬤ Das Material könnte zu grundlegend für diejenigen sein, die bereits über fortgeschrittene Kenntnisse in der Datenvisualisierung verfügen und bessere Ressourcen im Internet finden könnten.
(basierend auf 3 Leserbewertungen)
Interactive Data Visualization with Python - Second Edition: Present your data as an effective and compelling story
Erstellen Sie Ihre eigenen klaren und eindrucksvollen interaktiven Datenvisualisierungen mit den leistungsstarken Datenvisualisierungsbibliotheken von Python
Hauptmerkmale
⬤ Studieren und verwenden Sie interaktive Python-Bibliotheken wie Bokeh und Plotly.
⬤ Erforschen Sie verschiedene Visualisierungsprinzipien und verstehen Sie, wann Sie welche verwenden sollten.
⬤ Erstellen Sie interaktive Datenvisualisierungen mit realen Daten.
Buchbeschreibung
In Zeiten, in denen ständig neue Daten generiert werden, sind Entwickler, die in der Lage sind, Daten in aussagekräftigen und interessanten Visualisierungen zu präsentieren, immer gefragt. Interaktive Datenvisualisierung mit Python schärft Ihre Datenexplorationsfähigkeiten und zeigt Ihnen alles, was es über interaktive Datenvisualisierung in Python zu wissen gibt.
Sie lernen zunächst, wie Sie mit Matplotlib und Seaborn, den nicht-interaktiven Datenvisualisierungsbibliotheken, verschiedene Diagramme zeichnen können. Sie werden verschiedene Arten von Visualisierungen studieren, sie vergleichen und herausfinden, wie Sie eine bestimmte Art von Visualisierung auswählen, die Ihren Anforderungen entspricht. Nachdem Sie sich mit den verschiedenen nicht-interaktiven Visualisierungsbibliotheken vertraut gemacht haben, lernen Sie die Prinzipien der intuitiven und überzeugenden Datenvisualisierung kennen und verwenden Bokeh und Plotly, um Ihre Visualisierungen in starke Geschichten zu verwandeln. Sie erhalten auch einen Einblick, wie interaktive Daten- und Modellvisualisierung die Leistung eines Regressionsmodells optimieren kann.
Am Ende des Kurses werden Sie über neue Fähigkeiten verfügen, die Sie zur ersten Adresse machen, wenn es darum geht, Datenvisualisierungen in ansprechende und interessante Geschichten zu verwandeln.
Was Sie lernen werden
⬤ Entdecken und Anwenden verschiedener interaktiver Datenvisualisierungstechniken.
⬤ Manipulieren Sie Plot-Parameter und Stile, um ansprechende Plots zu erstellen.
⬤ Datenvisualisierung für verschiedene Zielgruppen anpassen.
⬤ Entwerfen Sie Datenvisualisierungen mit interaktiven Bibliotheken.
⬤ Matplotlib, Seaborn, Altair und Bokeh zum Zeichnen ansprechender Diagramme verwenden.
⬤ Anpassen der Datenvisualisierung für verschiedene Szenarien.
Für wen ist dieses Buch gedacht?
Dieses Buch soll Python-Entwicklern, Datenanalysten und Datenwissenschaftlern eine solide Grundlage bieten, um wichtige Datenerkenntnisse auf eine Weise zu präsentieren, die die Aufmerksamkeit und die Vorstellungskraft des Benutzers am besten fesselt. Es dient als einfache Schritt-für-Schritt-Anleitung, die die verschiedenen Arten und Komponenten der Visualisierung, die Prinzipien und Techniken effektiver Interaktivität sowie häufige Fallstricke aufzeigt, die bei der Erstellung interaktiver Datenvisualisierungen zu vermeiden sind. Die Teilnehmer sollten über ein mittleres Maß an Kompetenz beim Schreiben von Python-Code sowie über eine gewisse Vertrautheit mit der Verwendung von Bibliotheken wie pandas verfügen.
| ISBN: | 9781800200944 |
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| Verlag: | |
| Einband: | Taschenbuch |
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