This specialization equips learners with the skills to create, analyze, and customize data visualizations using Python’s Seaborn library. Starting from foundational plots, learners progress to advanced statistical and multivariate visualizations, mastering techniques for exploratory data analysis and storytelling. With hands-on coding practice, guided examples, and real datasets, participants gain practical expertise to communicate insights effectively. Designed for aspiring data analysts, scientists, and Python developers, the program blends data wrangling, visualization, and interpretation skills essential for data-driven decision making.
Spezialisierung für Seaborn Python Data Visualization & Analysis
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Spezialisierung für Seaborn Python Data Visualization & Analysis
Master Python Data Visualization with Seaborn. Build, customize, and analyze statistical data visualizations using Python Seaborn
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Apply Seaborn to construct and customize statistical and categorical plots.
Analyze and interpret multivariate data relationships using advanced visualizations.
Communicate insights effectively through exploratory data analysis and storytelling.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
September 2025
22 Praxisübungen
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- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.
Spezialisierung - 4 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Construct scatter, line, and faceted relational plots to analyze data trends.
Design and interpret categorical plots such as box, violin, and bar charts.
Apply Seaborn’s figure-level functions to create clear, multi-variable insights.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Literacy
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: NumPy
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Was Sie lernen werden
Analyze and visualize univariate and bivariate data distributions in Seaborn.
Build regression-based visualizations to model and interpret relationships.
Customize statistical plots using hue, facet grids, and styling for insights.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Statistical Modeling
Was Sie lernen werden
Prepare and preprocess census datasets for exploratory data analysis.
Create scatter, violin, swarm, heatmap, and multivariate plots in Seaborn.
Enhance chart readability and interpret insights for data storytelling.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Pandas (Python Package)
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
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Lernender seit 2018
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Häufig gestellte Fragen
The Specialization can typically be completed within 6 to 8 weeks, with learners dedicating an average of 3–4 hours per week. This flexible schedule is designed to accommodate both working professionals and students, allowing learners to progress steadily through the courses while building strong, hands-on proficiency in data wrangling and visualization using Python’s Seaborn library. By the end of the program, participants will have gained practical, job-ready skills to create and interpret advanced data visualizations for real-world applications.
Learners should have a basic understanding of Python programming, including working with data structures and libraries such as Pandas. Prior exposure to statistics or data analysis concepts is helpful but not required.
Yes, it is recommended to take the courses in the suggested order. The curriculum is designed to build progressively—from foundational visualizations to advanced statistical analysis—ensuring learners develop a structured, step-by-step mastery of Seaborn.
Weitere Fragen
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