Библиотека Seaborn. Статистическая визуализация данных в Python

Сергей Спирёв обучает работе с библиотекой Seaborn для статистической визуализации данных на языке Python.

О чём курс

Курс знакомит с инструментами построения аналитических графиков и диаграмм на Python. Вы разберёте возможности библиотеки Seaborn, научитесь создавать линейные графики, строить распределения, тепловые карты и визуализировать зависимости между признаками в наборах данных. Автор показывает, как настраивать оформление и параметры графиков, чтобы они соответствовали задачам анализа и наглядно передавали структуру информации.

Что внутри

Материал сгруппирован по основным типам визуализаций:

• графики отношений: точечные диаграммы, линейные графики и обобщённая функция relplot;
• графики распределений: гистограммы, ядерная оценка плотности, эмпирические функции распределения;
• категориальные графики: столбчатые диаграммы, ящики с усами, скрипичные диаграммы и точечные распределения признаков;
• регрессионный анализ: построение линий тренда и регрессионных моделей на графиках;
• матричные графики: построение тепловых карт и кластерных матриц;
• составные сетки: многопанельные визуализации на основе фасеточных сеток, парных и совместных распределений.

Для кого

Курс ориентирован на тех, кто занимается анализом данных, работает в сфере Data Science или использует Python для прикладных расчётов и хочет научиться оформлять данные в понятные графики.

Об авторе

Сергей Спирёв имеет двадцатилетний опыт работы в банковской, страховой и лизинговой сферах, где занимался финансовым анализом, моделированием и управлением активами. С 2008 года занимается анализом инструментов фондового рынка, биржевыми и внебиржевыми операциями с ценными бумагами, валютой, драгоценными металлами, сделками РЕПО, свопами и межбанковским кредитованием.