Основы визуализации данных в работе аналитика

На занятии мы познакомимся с основами построения графиков на Python

Поговорим про "хорошие" и "плохие" графики, подумаем как улучшить наши графики.
Разберем основную библиотеку matplotlib и дополнительный инструмент seaborn, который позволяет построить "хорошие" графики в несколько строк.
Разберем управление объектами на графиках и применение различных типов графиков для типовых задач аналитика

На вебинаре:

Этот вебинар будет полезен:

Начинающим специалистам по работе с данными и аналитикам

Слушатели поймут, как использовать библиотеку matplotlib для графического анализа результатов и научатся готовить графики и диаграммы для эффектного представления своих результатов.

В результате вебинара:

Спикер

Более 15 лет занимался прикладной математикой и мат. моделированием в НИИгазэкономика ПАО Газпром.

Руководил командой 20+ человек, решающей прикладные задачи, вывод готовых моделей в продакшн и поддержку решений у клиента.

Разрабатывал модель развития и прогнозирования технического состояния газотранспортной системы ПАО Газпром.

Образование: кандидат наук физико-математических наук, Теоретическая физика, Московский государственный университет (МГУ) Otus Certified Educator

Игорь Стурейко

Teamlead, главный инженер

Этот вебинар — лишь небольшая часть большого образовательного курса Python для аналитики, который создан для освоения лучших инструментов для аналитики, отчетности и построения дашбордов. В рамках курса вы не только получите теоретические знания, но и сможете применять их на практике под руководством опытных преподавателей.

Программа курса включает в себя модули по основам статистики, работу с популярными библиотеками (Numpy, Pandas и др.) и изучение взаимодействия с БД через API, которые помогут вам уверенно освоить навыки работы с БД и визуализацией данных.

Узнайте больше о курсе и присоединяйтесь к нашим участникам, чтобы получить полный доступ к знаниям и практическим материалам.

О курсе

Все участники вебинара получат