Stepik Matplotlib и Seaborn. Визуализация данных в Python
О курсе
Подробнее
Научить вас создавать информативные и профессиональные визуализации данных с помощью библиотек Matplotlib и Seaborn, которые используются аналитиками, дата-сайентистами и разработчиками по всему миру.
🚀 Почему стоит выбрать этот курс
Курс построен по принципу «от простого к практическому». Вы не просто изучите отдельные функции библиотек, а поймете, какой график использовать в каждой конкретной ситуации и как с его помощью находить закономерности в данных.
Все темы сопровождаются примерами кода, которые можно сразу применять в собственных проектах.
📈 Что вы получите после прохождения курса
После завершения обучения вы сможете:
строить графики в Matplotlib и Seaborn;
анализировать категориальные и числовые данные;
исследовать распределения и выявлять выбросы;
искать зависимости между признаками;
выполнять исследовательский анализ данных (EDA);
визуализировать временные ряды;
создавать графики для отчетов, презентаций и аналитических исследований.
📚 Что входит в курс
Курс состоит из четырех разделов:
1. Основы визуализации данных с Matplotlib
— создание основных типов графиков и их оформление.
2. Продвинутые возможности Matplotlib
— работа с несколькими графиками, настройка фигур и экспорт изображений.
3. Визуализация данных с Seaborn
— анализ распределений, взаимосвязей и комплексный исследовательский анализ данных.
4. Временные ряды
— визуализация изменений показателей во времени в Matplotlib и Seaborn.
✍️ Формат обучения
Вас ждут подробные текстовые уроки, практические примеры, контрольные вопросы и задания для самостоятельного закрепления материала.
Требования
Что нужно для старта
- Для комфортного прохождения курса желательно уверенно владеть базовым Python и уметь работать с данными с помощью Pandas. Мы будем использовать DataFrame, выполнять простые преобразования данных и строить визуализации на основе таблиц.
- Если вы пока не знакомы с одной из этих тем, рекомендуем сначала пройти следующие курсы:
- 🐍 Python для начинающих https://stepik.org/course/223247/syllabus
- 📊 Pandas. Анализ данных на Python https://stepik.org/course/229626/syllabus
- Специальных знаний по визуализации данных не требуется — всему, что связано с Matplotlib и Seaborn, вы научитесь непосредственно в рамках курса.
Результат
Что вы получите
- 📈 Строить профессиональные графики с помощью Matplotlib и Seaborn.
- 🎨 Настраивать оформление визуализаций: цвета, подписи, легенды, стили и размеры графиков.
- 📊 Выбирать подходящий тип графика для категориальных, числовых данных и временных рядов.
- 🔍 Анализировать распределения данных и выявлять выбросы.
- 🔗 Исследовать связи между признаками и интерпретировать корреляции.
- 📉 Сравнивать показатели между различными группами и категориями.
- 🧩 Использовать инструменты исследовательского анализа данных (EDA) для поиска закономерностей.
- ⏳ Визуализировать временные ряды и анализировать тренды во времени.
- 📁 Сохранять графики в различных форматах для отчетов, презентаций и публикаций.
- 🚀 Создавать понятные и информативные визуализации для решения реальных аналитических задач.
Аудитория
Для кого этот курс
- Курс особенно пригодится, если вы умеете работать с Python и Pandas, но пока не знаете, как быстро находить закономерности в данных, сравнивать показатели между собой, анализировать тренды и превращать таблицы в понятные визуализации. Именно такие задачи ежедневно решают специалисты по анализу данных, и именно этим навыкам посвящен данный курс.
Содержание
4 занятияПрограмма курса
№ТемаЧто внутри
01Основы визуализации данных с Matplotlib
- Введение в визуализацию данных
- Визуализация категориальных признаков
- Визуализация числовых признаков
- Визуализация изменений и зависимостей
- Оформление графиков
02Продвинутые возможности Matplotlib
- Работа с несколькими графиками
- Настройка фигур и осей
- Сохранение и экспорт графиков
03Визуализация данных с Seaborn
- Знакомство с Seaborn
- Визуализация категориальных признаков
- Визуализация числовых признаков
- Визуализация связей между признаками
- Комплексный анализ данных
04Визуализация временных рядов
- Визуализация временных рядов в Matplotlib
- Визуализация временных рядов в Seaborn
- Подведем итоги
01Основы визуализации данных с Matplotlib
- Введение в визуализацию данных
- Визуализация категориальных признаков
- Визуализация числовых признаков
- Визуализация изменений и зависимостей
- Оформление графиков
02Продвинутые возможности Matplotlib
- Работа с несколькими графиками
- Настройка фигур и осей
- Сохранение и экспорт графиков
03Визуализация данных с Seaborn
- Знакомство с Seaborn
- Визуализация категориальных признаков
- Визуализация числовых признаков
- Визуализация связей между признаками
- Комплексный анализ данных
04Визуализация временных рядов
- Визуализация временных рядов в Matplotlib
- Визуализация временных рядов в Seaborn
- Подведем итоги
Организатор
Автор курса
Мнения учеников
Отзывы о курсе
Оставьте отзыв
Расскажите о качестве обучения, поддержке и результате. Это поможет другим выбрать организацию осознанно.
Оставьте заявку
Консультант ответит на вопросы о курсе «Matplotlib и Seaborn. Визуализация данных в Python» и поможет разобраться в деталях обучения.
Нажимая кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных
Информация обновлена 7 сентября 2026 г.
Продолжить выбор
Похожие курсы
Начать без затрат
