This hands-on course teaches learners how to prepare, analyze, and visually interpret data using Python’s Seaborn library, with a focus on census datasets. Beginning with foundational setup—such as installing Anaconda, configuring Jupyter Notebook, and loading libraries—the course progresses into exploratory data analysis and practical visualization techniques.
Seaborn Setup: Tools, Data Prep & EDA for Visualization
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Seaborn Setup: Tools, Data Prep & EDA for Visualization
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Seaborn Python Data Visualization & Analysis
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
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4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Configure Python and Seaborn to prepare and explore census datasets.
Generate scatter, violin, heatmap, and multivariate visualizations.
Enhance plots for readability and interpret data insights effectively.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data-Driven Decision-Making
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Data Processing
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2025
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7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Seaborn Python Data Visualization & Analysis
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
This module introduces learners to the foundational setup required for performing data visualization using Seaborn on census datasets. It covers essential technical prerequisites including tool installation, library setup, environment management, and preliminary data preparation. Learners will install necessary software, configure a Python environment using Anaconda and Jupyter Notebook, and explore the structure and purpose of the dataset. The module also walks through the beginning stages of exploratory data analysis (EDA), including understanding data structures and manipulating datasets to prepare them for visualization in later modules.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Plug-in
This module explores advanced data visualization techniques using Seaborn to analyze census data. Learners will apply core and advanced plotting tools to generate meaningful visual interpretations, manage axis readability, and derive statistical insights through categorical and continuous data relationships. The focus includes creating scatter plots, line plots, swarm plots, violin plots, point plots, heatmaps, and grid-based multivariate plots, with an emphasis on enhancing plot clarity and interpretability.
Das ist alles enthalten
10 Videos4 Aufgaben
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