Seaborn

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Non-inscrit

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19,90 €

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Seaborn : Maîtrisez la Visualisation de Données avec Python

Cette formation vous apprend à exploiter Seaborn, une bibliothèque Python puissante pour la visualisation de données statistiques. Vous découvrirez comment créer des graphiques variés (histogrammes, nuages de points, boxplots, etc.), personnaliser l’apparence de vos visualisations, et analyser des données complexes grâce à des visualisations multivariées et temporelles. En combinant Seaborn avec d’autres outils Python comme Pandas et Matplotlib, vous saurez transformer vos données en graphiques clairs et professionnels. Rejoignez cette formation pour maîtriser la visualisation de données et enrichir vos compétences en analyse de données.

Ce cours contient :

- Une version écrite et très détaillée de tous les chapitres ;

- Une vidéo de chaque chapitre de la formation ;

- Des quiz après chaque chapitre pour tester la compréhension ;

- Des exercices et travaux pratiques corrigés ;

- Des projets et cas réels ;

- Un quiz final pour tester et valider la maitrise du module.

 

Un Certificat qui atteste de la bonne maitrise de ce cours est délivré à l'apprenant qui a réussi les différentes évaluations.

 

Un suivi régulier par un collaborateur progcours est possible moyennant des frais supplémentaires.

Contenu Cours

Introduction
Présentation et avantages par rapport à Matplotlib
Installation et configuration
Types de graphiques disponibles
Chargement des données avec Pandas
Visualisations de Base
Histogrammes, nuages de points, courbes de distribution
sns.histplot(), sns.scatterplot(), sns.kdeplot()
Distributions univariées
Visualisations Bivariées
sns.boxplot(), sns.violinplot(), sns.regplot()
Diagrammes en boîte et graphiques en violon
Régressions linéaires et ajustements
Visualisations Multivariées
sns.pairplot() et sns.heatmap()
Relations entre plusieurs variables
Couleur, taille et forme des points
Personnalisation des Graphiques
Couleurs, tailles, styles et thèmes
Palette de couleurs de Seaborn
Axes, titres, légendes et annotations
Visualisation des Séries Temporelles
sns.lineplot() et sns.relplot()
Données temporelles et axes temporels
Tendances et modèles saisonniers
Visualisation de Données Catégorielles
sns.barplot(), sns.countplot(), sns.catplot()
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