• für für Einzelpersonen
  • für Unternehmen
  • für für Hochschulen
  • für Behörden
Coursera
Online-Abschlüsse
Jobs
Anmelden
Kostenlose Teilnahme
Coursera
Edureka
Python for Data Visualization and Analysis
  • Info
  • Ergebnisse
  • Module
  • Empfehlungen
  • Referenzen
  1. Blättern
  2. Data Science
  3. Data Analysis

Bringen Sie Ihre Karriere in diesem Sommer in Schwung mit Kursen von Google, IBM und anderen für £190/Jahr. Jetzt sparen.

Diese kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.
Edureka

Python for Data Visualization and Analysis

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Applied Data Analytics

Edureka

Dozent: Edureka

Bei Coursera Plus enthalten

•Mehr erfahren
4 Module
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Empfohlene Erfahrung

Stufe „Mittel“

Prior experience with Python programming and understanding of charts is recommended but not necessary

Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Empfohlene Erfahrung

Stufe „Mittel“

Prior experience with Python programming and understanding of charts is recommended but not necessary

Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
  • Info
  • Ergebnisse
  • Module
  • Empfehlungen
  • Referenzen

Was Sie lernen werden

  • Create impactful visualizations using Matplotlib and Seaborn to represent complex datasets effectively.

  • Build dynamic, interactive charts and dashboards with Plotly and IPyWidgets for enhanced data exploration.

  • Build dynamic, interactive charts and dashboards with Plotly and IPyWidgets for enhanced data exploration.

  • Deploy interactive data visualization applications seamlessly with Streamlit to share analysis results.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Matplotlib
    Matplotlib
  • Kategorie: Dashboard
    Dashboard
  • Kategorie: Data Visualization Software
    Data Visualization Software
  • Kategorie: Jupyter
    Jupyter
  • Kategorie: Statistical Visualization
    Statistical Visualization
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
    Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
    Interactive Data Visualization
  • Kategorie: NumPy
    NumPy
  • Kategorie: Data Visualization
    Data Visualization
  • Kategorie: Box Plots
    Box Plots
  • Kategorie: Plotly
    Plotly
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
    Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Histogram
    Histogram
  • Kategorie: Seaborn
    Seaborn
  • Kategorie: Scatter Plots
    Scatter Plots
  • Kategorie: Web Applications
    Web Applications
  • Kategorie: Data Analysis
    Data Analysis

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Bewertungen

13 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen
 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Applied Data Analytics
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

This course offers a hands-on introduction to data visualization and exploratory data analysis (EDA) using Python's most popular libraries. You'll dive deep into creating stunning visuals with Matplotlib and Seaborn, building interactive charts and dashboards with Plotly, and conducting EDA on complex datasets through advanced graphical methods. Explore how to present data effectively and gain actionable insights from visual representations.

By the end of this course, you’ll be able to: - Understand the importance of various visualization techniques. - Select appropriate chart types for visualizing diverse datasets. - Create professional-quality visuals with Matplotlib, Seaborn, and Plotly. - Develop interactive dashboards and visuals with Plotly and IPyWidgets. - Perform EDA on complex datasets and deploy the results using Streamlit. This course is ideal for learners with foundational knowledge of Python programming and a basic understanding of data manipulation. Familiarity with libraries such as Pandas or NumPy is recommended. Whether you're a data analyst, aspiring data scientist, or Python programmer looking to sharpen your data visualization skills, this course equips you with the tools to transform raw data into meaningful stories. Elevate your data analysis journey—enroll in Data Visualization and Exploratory Data Analysis with Python today!

In this module, learners will explore how to create various types of visualizations using Matplotlib. They will learn to apply these visuals to complex datasets, uncovering hidden insights that facilitate informed decision-making.

Das ist alles enthalten

17 Videos5 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema

17 Videos•Insgesamt 51 Minuten
  • Course Introduction•2 Minuten•Modulvorschau
  • Environment Set-Up•2 Minuten
  • Importance of Data Visualization•2 Minuten
  • Line Plot•2 Minuten
  • Bar Chart•1 Minute
  • Horizontal Bar Chart•1 Minute
  • Stacked Bar Chart•1 Minute
  • Histogram•1 Minute
  • Demonstration: Plotting Line and Bar Graph•6 Minuten
  • Demonstration: Plotting Histogram•4 Minuten
  • Scatter Plot•3 Minuten
  • Pie Chart•3 Minuten
  • Box Plot•4 Minuten
  • Customizing Charts•2 Minuten
  • Demonstration: Pie Chart•2 Minuten
  • Demonstration: Scatter Plot and Box Plot•4 Minuten
  • Summary of Visualization with Matplotlib•3 Minuten
5 Lektüren•Insgesamt 95 Minuten
  • Welcome to Python for Data Visualization and Analysis•10 Minuten
  • From Numbers to Narratives•20 Minuten
  • Choosing the Right Chart: Bar Charts, Line Charts and Histogram•25 Minuten
  • Choosing the Right Chart Type•20 Minuten
  • Choosing the Right Chart: Scatter, Pie and Box•20 Minuten
4 Aufgaben•Insgesamt 29 Minuten
  • Practice Quiz : Setting Up Matplotlib•3 Minuten
  • Practice Quiz : Types of Plots and Charts•3 Minuten
  • Practice Quiz : Plotting Different Charts•3 Minuten
  • Knowledge Check : Visualizing Data with Matplotlib•20 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • Introduce Yourself•10 Minuten

In this module, learners will delve into data visualization with Seaborn, mastering the creation of diverse plots while developing skills to customize and refine visuals for improved presentation and interactivity.

Das ist alles enthalten

12 Videos2 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema

12 Videos•Insgesamt 41 Minuten
  • What is Seaborn?•2 Minuten•Modulvorschau
  • Installing and Setting Up Seaborn•1 Minute
  • Comparing Seaborn with Matplotlib•2 Minuten
  • Relational Plot (Rel plot)•1 Minute
  • Distribution Plot (Dist Plot)•1 Minute
  • Categorical Plot (Cat Plot)•2 Minuten
  • Demonstration: Visualizing Charts with Seaborn•4 Minuten
  • Demonstration: Visualizing HeatMap•2 Minuten
  • Demonstration: Category, Relational and Distribution Plots •5 Minuten
  • Demonstration: Personalizing Charts and Visuals•6 Minuten
  • Demonstration: Tailoring Graphs and Visuals•6 Minuten
  • Summary for Data Visualization with Seaborn •3 Minuten
2 Lektüren•Insgesamt 40 Minuten
  • Seaborn with Matplotlib•20 Minuten
  • A Guide to Seaborn•20 Minuten
3 Aufgaben•Insgesamt 26 Minuten
  • Practice Quiz : Seaborn Library•3 Minuten
  • Practice Quiz : Plot Types in Seaborn•3 Minuten
  • Knowledge Check : Visualizing Data with Seaborn•20 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • Which of the following is easier to use, Seaborn or Matplotlib?•10 Minuten

In this module, learners will explore how to create interactive plots using Plotly, enhance exploratory data analysis (EDA) with IPyWidgets, and build shareable web applications with Streamlit. They will also gain the skills to develop dynamic dashboards and interactive reports for effective data presentation.

Das ist alles enthalten

24 Videos3 Lektüren5 Aufgaben1 Diskussionsthema

24 Videos•Insgesamt 98 Minuten
  • Plotly•3 Minuten•Modulvorschau
  • Customizing Basic Plot - Background and Markers•3 Minuten
  • Customizing Basic Plot - Lines, Titles and Labels •3 Minuten
  • Customizing Basic Plot - Interactive•2 Minuten
  • Interactive Plots•3 Minuten
  • Demonstration: Plots with Hover Feature•3 Minuten
  • Demonstration: Customizing Hover Features and Tooltips•4 Minuten
  • Plotly Dash•5 Minuten
  • Demonstration: Defining Layout and Structure•3 Minuten
  • Demonstration: Building Web Apps •4 Minuten
  • Demonstration: Chaining Callbacks•4 Minuten
  • Demonstration: Multiple Inputs and Outputs with Interactions•4 Minuten
  • Demonstration: Importing Airbnb Data•2 Minuten
  • Demonstration: Web App for Airbnb Data•3 Minuten
  • IPyWidgets•5 Minuten
  • Displaying Widgets Layouts and Container Widgets•3 Minuten
  • Interactive Controls Combining Multiple Widgets for Interactivity•5 Minuten
  • Custom Widgets Creating and Registering Custom Widgets•4 Minuten
  • Extending Widget Functionality•5 Minuten
  • What is Streamlit?•2 Minuten
  • Demonstration: Code Details •6 Minuten
  • Demonstration: Executing the App•4 Minuten
  • Demonstration: Data Visualization on Streamlit•5 Minuten
  • Summary for Interactive Data Visualization•3 Minuten
3 Lektüren•Insgesamt 40 Minuten
  • Turning Static Plots Interactive•20 Minuten
  • Plotly dash: Best Practices•10 Minuten
  • Building with Streamlit•10 Minuten
5 Aufgaben•Insgesamt 32 Minuten
  • Practice Quiz : Plotly Library•3 Minuten
  • Practice Quiz : Plotly Dashboard•3 Minuten
  • Practice Quiz : Working of IPyWidgets•3 Minuten
  • Practice Quiz : Streamlit•3 Minuten
  • Knowledge Check : Interactive Visuals with Plotly and IPyWidgets•20 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • How do IPyWidgets enhance the interactivity of Jupyter Notebook projects?•10 Minuten

This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz on data visualization concepts, Matploltlib, Seaborn, Plotly and Association rule mining.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema

1 Video•Insgesamt 1 Minute
  • Course Summary of Python for Data Visualization and Analysis•1 Minute•Modulvorschau
1 Lektüre•Insgesamt 30 Minuten
  • Project : Sales Data Analysis and Visualization Dashboard•30 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
  • End Course Knowledge Check : Python for Data Visualization and Analysis•30 Minuten
1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
  • Describe Your Learning Journey•10 Minuten

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozent

Edureka
Edureka
Edureka
71 Kurse•84.232 Lernende

von

Edureka

von

Edureka

Edureka is an online education platform focused on delivering high-quality learning to working professionals. We have the highest course completion rate in the industry and we strive to create an online ecosystem for our global learners to equip themselves with industry-relevant skills in today’s cutting edge technologies.

Mehr von Data Analysis entdecken

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Data Analysis and Visualization with Python

    Kurs

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Data Visualization with Python

    Kurs

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    BiteSize Python: Data Visualization

    Kurs

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Data Visualization with Python

    Kurs

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Coursera Plus

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus

Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten

Mehr erfahren

Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.

Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online

Erkunden Sie die Abschlüsse

Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.

Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.

Mehr erfahren

Häufig gestellte Fragen

This course is ideal for data analysts, aspiring data scientists, and Python programmers who want to develop skills in data visualization and exploratory data analysis using Python. A basic understanding of Python programming and familiarity with libraries like Pandas or NumPy is recommended.

No prior experience in data visualization is required. This course provides a step-by-step approach, starting with foundational concepts and progressing to advanced techniques using tools like Matplotlib, Seaborn, and Plotly.

By the end of the course, you’ll be able to:

- Design professional and interactive data visualizations.

- Perform EDA to uncover patterns and trends in data.

- Deploy data visualization applications using Streamlit.

A basic understanding of Python programming and familiarity with data manipulation libraries such as Pandas or NumPy is recommended.

The skills you acquire will be valuable for roles in data analytics, business intelligence, and data science. You can use these skills to create impactful visualizations, analyze complex datasets, and communicate insights effectively.

Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

  • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.

  • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policyWird auf einer neuen Registerkarte geöffnet.

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

Coursera-Fußzeile

Technical Skills

  • ChatGPT
  • Coding
  • Computer Science
  • Cybersecurity
  • DevOps
  • Ethical Hacking
  • Generative AI
  • Java Programming
  • Python
  • Web Development

Analytical Skills

  • Artificial Intelligence
  • Big Data
  • Business Analysis
  • Data Analytics
  • Data Science
  • Financial Modeling
  • Machine Learning
  • Microsoft Excel
  • Microsoft Power BI
  • SQL

Business Skills

  • Accounting
  • Digital Marketing
  • E-commerce
  • Finance
  • Google
  • Graphic Design
  • IBM
  • Marketing
  • Project Management
  • Social Media Marketing

Career Resources

  • Essential IT Certifications
  • High-Income Skills to Learn
  • How to Get a PMP Certification
  • How to Learn Artificial Intelligence
  • Popular Cybersecurity Certifications
  • Popular Data Analytics Certifications
  • What Does a Data Analyst Do?
  • Career Development Resources
  • Career Aptitude Test
  • Share your Coursera Learning Story

Coursera

  • Info
  • Was wir anbieten
  • Leitung
  • Jobs
  • Katalog
  • Coursera Plus
  • Berufsbezogene Zertifikate
  • MasterTrack® Certificates
  • Abschlüsse
  • Für Unternehmen
  • Für Regierungen
  • Für Campus
  • Werden Sie Partner
  • Soziale Auswirkung
  • Free Courses
  • ECTS Credit Recommendations

Community

  • Kursteilnehmer
  • Partner
  • Beta-Tester
  • Blog
  • Der Coursera-Podcast
  • Tech-Blog

Mehr

  • Presse
  • Anleger
  • Nutzungsbedingungen/AGB
  • Datenschutz
  • Hilfe
  • Barrierefreiheit
  • Kontakt
  • Artikel
  • Verzeichnis
  • Partnerunternehmen
  • Stellungnahme zu moderner Sklaverei
  • Cookie-Einstellungen verwalten
Überall lernen
Aus dem App Store herunterladen
Erhältlich bei Google Play
Logo von Certified B Corporation
© 2025 Coursera Inc. Alle Rechte vorbehalten.
  • Coursera Facebook
  • Coursera LinkedIn
  • Coursera Twitter
  • Coursera YouTube
  • Coursera Instagram
  • Coursera auf TikTok
Coursera

Registrieren

Erwerben Sie im Eigenstudium Kompetenzen von erstklassigen Universitäten und Unternehmen.

​
​
Zwischen 8 und 72 Zeichen
Ihr Passwort ist ausgeblendet
​

oder

Sie nutzen Coursera schon?


Ich akzeptiere die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzhinweis von Coursera. Sie haben Schwierigkeiten bei der Anmeldung? Learner Help Center

Diese Seite ist durch reCAPTCHA Enterprise geschützt. Es gelten die Datenschutzerklärung und Nutzungsbedingungen von Google.