This beginner-friendly course introduces learners to Seaborn in Python, a powerful library built on Matplotlib for statistical data visualization. Designed with a structured, hands-on approach, the course guides learners from foundational relational plots to advanced categorical and statistical visualizations.
Seaborn with Python: Data Visualization for Beginners
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Seaborn with Python: Data Visualization for Beginners
Ce cours fait partie de Spécialisation Seaborn Python Data Visualization & Analysis
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
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4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Scatter Plots
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Data Presentation
- Catégorie : Data Literacy
- Catégorie : Descriptive Statistics
- Catégorie : Box Plots
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Statistical Visualization
- Catégorie : Seaborn
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2025
Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Seaborn Python Data Visualization & Analysis
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Il y a 2 modules dans ce cours
This module introduces learners to the fundamentals of Seaborn data visualization in Python, focusing on creating scatter plots, line plots, and faceted relational plots. Students will explore how Seaborn simplifies statistical graphics by enhancing Matplotlib with high-level functions and visually appealing themes. Through practical examples, learners will gain hands-on experience in visualizing statistical relationships, applying color maps, customizing markers and sizes, and leveraging FacetGrid for multi-variable analysis. By the end of this module, students will be able to construct, interpret, and analyze relational plots to better understand trends, patterns, and relationships in datasets.
Inclus
6 vidéos1 lecture3 devoirs1 plugin
This module focuses on Seaborn’s categorical and statistical plotting functions to explore distributions, frequency counts, and statistical estimates across categories. Learners will progress from simple categorical scatterplots to advanced statistical visualizations such as boxenplots, violin plots, barplots, swarmplots, stripplots, and catplots. Through hands-on practice, students will learn how to summarize data, highlight confidence intervals, and leverage figure-level functions like catplot() for multi-faceted comparisons. By the end of this module, learners will be able to apply Seaborn to effectively analyze and visualize categorical datasets with precision and clarity.
Inclus
11 vidéos4 devoirs
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