Videokurs

Datenvisualisierung mit Python und Matplotlib

Lerne, wie du mit Matplotlib-Grafiken erzeugst und so formatierst, dass du Zusammenhänge veranschaulichen und Aussagen verdeutlichen kannst

LERNZIELE

Du lernst die Matplotlib-Syntax kennen
Du lernst, welcher Diagrammtyp für welchen Zweck der beste ist
Du erfährst, wie du mit Python datengenerierte Grafiken erzeugst

INHALT

In diesem Kurs lernst du mit Matplotlib die Grundlagen der Datenvisualisierung mit Python kennen. Anhand der sechs Basisdiagramme schauen wir uns zuerst die explorative Seite der Datenvisualisierung an und erzeugen die Grafiken aus einem Beispieldatensatz. Anschließend lernst du, wie du explanative Grafiken erzeugst. Wir werden die visuellen Aspekte unserer Grafiken so gut wie möglich kontrollieren, indem wir Beschriftungen hinzufügen, Farbschemata kontrollieren, Größen und Elemente einstellen. Am Ende bildest du deine Daten in einem stimmigen und ästhetischen Bild ab, mit dem du dem Betrachter Zusammenhänge veranschaulichen und Aussagen hervorheben kannst.

Dank einer beigefügten Jupyter-Notebook-Umgebung kannst du alle Übungen direkt ausprobieren und nachvollziehen. Du hast also am Ende nicht nur jede Menge Know-how gesammelt, sondern weißt auch genau, wie du dein neues Wissen praktisch einsetzen kannst.

ALLE LEKTIONEN IM ÜBERBLICK

Motivation und Setup

Warum sollten Daten visualisiert werden?
Eine Jupyter-Lab-Umgebung erstellen
Navigation im Jupyter Lab

Einführung in die Matplotlib-Syntax

Intro
Vorstellung der Daten: Sensoren eines Windrades
Grafiken erzeugen mit Matplotlib: Die Grundbegriffe
Streudiagramme (scatter plots) mit Matplotlib erzeugen
Balkendiagramme (Bar Plots) mit Matplotlib erzeugen
Kastengrafiken (box plots) mit Matplotlib erzeugen
Tortendiagramme (Pie Plots) mit Matplotlib erzeugen
Histogramme mit Matplotlib erzeugen
Quiz: Einführung in die Matplotlib-Syntax

Das Konfigurieren von Matplotlib-Plots

Intro
Pairplots mit Matplotlib erzeugen, Styles konfigurieren
Plotbeschriftungen setzen
Die x-Achse konfigurieren
Die y-Achse konfigurieren
Das Grafiklayout konfigurieren
Texte in Grafiken erzeugen
Einer Grafik Referenzlinien hinzufügen

Best Practices für Grafiken

Intro
Best Practices: Minimalismus
Best Practices: Hervorhebung
Das Zwischenspiel von Daten und Grafiken
Typische Fehler bei explanativen Grafiken
Quiz: Best Practices Für Grafiken

SO LERNST DU MIT DIESEM KURS

In den Videokursen der heise academy lernst du IT-Themen anschaulich und verständlich. Du siehst den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lässt dir dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kompakte Lerneinheiten unterteilt, sodass du den Kurs Schritt für Schritt durcharbeiten oder gezielt zu Lektionen springen kannst, die dich interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für dich bereit, die dich beim Lernen unterstützen:

Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten
Wissensquiz zur Lernkontrolle
Lernhistorie und Lernfortschritt
Lesezeichen und Notizen
Volltextsuche in den Videos
Übungsmaterial zum Mitmachen
Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte

TECHNISCHE VORAUSSETZUNGEN

Für diesen Videokurs wird lediglich ein aktueller Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.

DEIN EXPERTE

Wadim Wormsbecher

Senior Innovation Developer | Bundesdruckerei-Gruppe

Wadim Wormsbecher arbeitet als Senior Innovation Developer für künstliche Intelligenz, Quantentechnologien und Data Science bei der Bundesdruckerei-Gruppe. Seine Kenntnisse in diesen Themengebieten gab er zuvor als Educational Data Scientist bei StackFuel in Lernkursen weiter. Er ist Doktor der theoretischen Physik (HU Berlin) und hat ein Faible für Wissenschaftskommunikation. Wadim Wormsbecher vermittelt seine Begeisterung für die Wissenschaft gerne in Form von Science Slams und war bereits nord- und ostdeutscher Meister, inklusive Teilnahmen an der deutschen Meisterschaft.