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一張好的圖,勝過千言萬語資料視覺化在各個領域之中隨處可見,因為良好的資料視覺化是溝通的利器,讓我們能夠輕鬆呈現資料背後的故事和意義,不論在申請經費、撰寫論文、制定決策等等,資料視覺化都可以幫你更有效地傳達你的觀點,讓人印象深刻!因此,本課程不僅是教您製作視覺化,更要教您如何打造出能說出好故事、傳達洞察,並促成決策和行動的視覺化,讓您的工作和研究成果更具說服力!資料視覺化包含跨領域的知識,需要掌握技術和視覺設計準則資料視覺化包含跨領域的知識,一張良好的圖表不僅需要技術和良好的工具,更要注意視覺設計的原則。如果只重視工具和技術,可能製作出美感不佳的圖表,若只重視視覺美感設計,則可能誤用不恰當的視覺化方法,製作出不嚴謹甚至具有誤導性的圖表。但一般的書籍或課程往往只著重在單一的面向,學習後卻難以實際活用出來。因此,本課程內容同時整合了:Python 資料視覺化技術必備的數學統計知識良好的視覺設計準則讓您用一門課就能獲取多個面向的知識和技術,幫助您真正發揮資料視覺化的價值。Python 是實作資料視覺化的利器Python 因其簡潔易學、功能強大、適合程式初學者的特性而廣受歡迎,它不僅適合入門,還能帶您邁向專業。更重要的是,它具備豐富的資料視覺化工具,不論是靜態或是互動式的視覺化,都可以輕而易舉地用 Python 製作出來!讓您的創造力不再受限於工具。因此,這堂課將帶您認識並上手 Python 熱門的資料覺化工具:matplotlibpandasseaborn讓您能用 Python 親手為您的資料打造出令人印象深刻的視覺化!不僅上手資料視覺化工具,更懂得如何製作良好的視覺化資料視覺化不僅要上手工具的技術知識,更需要了解如何設計一張好的圖表。這門課程不偏廢任何一邊,而是從實用的角度設計課程,為您提供從事資料視覺化必備的觀念,從數學統計、Python 作圖架構,到良好的視覺設計準則等,讓您不會只是學會如何操作一個工具,更能活用它繪製出打動人心的視覺化。結合老師的實際經驗和洞見,統整實用的實務知識這門課程重視實用性,目的是讓您能將所學活用於您的研究或工作之中,但資料視覺化涵蓋多個領域知識,例如:數學、統計學、程式設計、視覺設計等,若沒有適當地統整和學習,容易在廣闊的知識中感到迷惘與困惑。因此,本課程內容設計上捨棄個別繁複的理論性知識,講究統整實用的實務知識,再結合老師的實際經驗和洞見,由老師親自精心篩選、編製而成!適合來自不同領域背景的人學習。用豐富又貼近生活的專題實作,打好資料視覺化底子要學好資料視覺化,最重要的就是親手來做!不同於教科書式的範例講解,這門課程精心收集了各種真實世界的開放資料,並示範如何用它們繪製出各種不同的圖表,以及如何讓這些圖說出好故事。用豐富、多元、貼近生活的專題實作,讓您能充分練習、打好資料視覺化的底子。這堂課程會讓您學到:懂得如何辨別不同情境、不同資料類型適用的視覺化方法。學會如何用 Python 實作不同種類的視覺化,並符合良好的視覺設計準則。透過許多真實世界的專題實作,熟練資料視覺化過程涵蓋的技術,並懂得如何運用到自己研究和工作的專案之中。四大部分、12 個章節,豐富的教材內容,不僅入門還要專業!這堂入門課程不僅要帶您資料視覺化入門,更要讓您具備專業、實用的技能,因此我們精心安排了豐富的課程內容,共包含四大部分、12 個章節,循序漸進、觀念與實作並進,讓您能從頭開始學習,一路學習到能活用各種 Python 資料視覺化技術,足以解決研究、工作各種常見的資料視覺化需求,而且不僅僅是繪製一般的圖表,而是能夠繪製出正確、合理、美觀、簡潔,能引起觀眾共鳴的視覺化!第一部分:資料視覺化的基礎概念現在有許多工具都能快速方便地繪製圖表,很多人拿到資料就直接開始動手繪圖,輕鬆地畫出一張分析圖表後就完工了,但你有好好思考過:這張圖表的目的和意義是什麼?吸引觀眾嗎?能促成有意義的決策或行動嗎?觀眾容易從中獲取洞察嗎,還是難以解讀?課程第一部分並非直接開始動手做,而是先為大家建立正確的觀念,了解打造一張良好的資料視覺化包含哪些要素和流程,並且透過許多實例帶大家辨別良好與不良視覺化的差異。接著,在開始實作前,還需要先建立視覺化的基礎概念,包含:適合視覺化的資料格式、辨識資料種類、Python 作圖架構等。您將在以下章節(1-4)學習到的重點:課程畫面範例:第二部分:Python 資料視覺化實作資料視覺化的方法很多,要選擇哪個呢?每種視覺化方法都有它適用的資料和情境,這部分的課程不僅要帶大家用 Python 動手實作資料視覺化,包含使用熱門的視覺化工具: seaborn、matplotlib、pandas,更要懂得如何選擇適合的視覺化方法,以及各種視覺化方法背後的數學統計觀念。學了很多零散的資料視覺化技術,但在專案中實際運用時卻有許多困難?這是許多人學習資料視覺化的心聲,因為在專案中往往不是單單運用某種視覺化技術而已,而是結合了許多技巧,甚至選用多種資料視覺化才能達成分析的目標。因此,這部分包含大量真實世界的專題實作示範,同時補充實用的資料處理和分析技巧,讓您具備能夠在真實情境下活用 Python 資料視覺化技術的能力。您將在以下章節(5-8)學習到的重點:課程畫面範例:第三部分:進階 Python 資料視覺化技巧經過第二部分的學習之後,您已經有能力繪製各種實用的資料視覺化,但是為了更符合不同情境的需求,常常需要對圖表做更細膩的調整,包含:構圖、風格、配色等。想傳達的故事和洞察難以用單一的圖表來表達嗎?繪製「子圖」(subplots)是一個有效的好方法。seaborn 提供了圖層級(figure-level)的繪圖方法,就可以讓我們輕易繪製各種子圖、成對圖(pair plots)等,讓您的視覺化更精彩!您將在以下章節(9-10)學習到的重點:課程畫面範例:第四部分:成果驗收經歷了三個部分、10 個章節的充分學習之後,最重要的就是要讓大家足以活用到真實的專案之中。因此,這部分的課程為大家做課程的重點整理,並邀請修課同學利用課程所學完成一份個人專題實作的作業。本課程是您學習資料視覺化的好起點,完成這門課程之後,您將有足夠的能力解決各種常見的資料視覺化需求,但資料視覺化還有許多值得我們探索、學習的空間,這門課的結尾,我們會為大家介紹更多有趣、進階的資料視覺化,為大家提供繼續提升資料視覺化專業能力的方向!您將在以下章節(11-12)學習到的重點:各章節詳細的單元設計,歡迎查看「預計單元」頁面!教學方式這堂課包含觀念與實作兩種教學影片,觀念部分採用「簡報錄製」講解;程式實作則是採用「螢幕側錄操作畫面」講解。本課程會提供所有簡報及範例程式。關於補根課程大家好,我們是補根課程!「補根課程(Burgeoning Course)」創立於2020年,因為觀察到多數學習者對於新興知識缺乏系統化的學習,使他們缺少紮實的專業基礎而無法有更深入的發展。因此,「補根課程」創立目的是提供紮實的專業課程,使在職人士、研究人員能透過修習我們的線上課程建立起良好的根基,在職場上或學術研究上有所突破與發展。官方網站:https://burgeoningcourse.com/Facebook:https://www.facebook.com/BurgeoningCourse補根課程的 YouTube 頻道除了開設線上課程之外,我們也持續在 YouTube 頻道上發佈許多系列的教學影片:補根知識Python 資料科學實作小技巧Python 人工智慧實作小技巧Python 新手專題練功房關於講師這門課程的講師:徐浩軒徐浩軒老師教學及實作經驗豐富,目前已開設「Python 資料科學實作」、「Python 機器學習與深度學習實作」、「Python 金融數據分析與預測實作」、「Python 自然語言處理實作」等線上學習課程,累積學生超過兩千位,為學生解答上千則問題。補根課程(Burgeoning Course)共同創辦人Python 資料科學與人工智慧 FB 粉絲專頁 共同創辦人清華大學 資訊系統與應用研究所 博士候選人清華大學 資訊工程學系 學士講師作品譯有《打造機器學習應用|從構想邁向產品》(歐萊禮,2021)E. Ameisen, Building Machine Learning Powered Applications: Going From Idea to Product. "O'Reilly Media, Inc.", 2020.回覆與作業設計回答問題的頻率:每日。作業批改頻率:繳交後一週內完成批改。繳交內容:一張或一組資料視覺化,加上問題探討、故事簡述及行動建議的簡短文字說明。繳交格式:可用簡報軟體先將圖表和文字合併,再輸出為單一圖檔(.png/.jpg)。通過標準:在單一主題下,能搭配使用單張或多張(一組)圖表傳達核心概念。明確的問題探討。圖表使用正確的視覺化方法。圖表符合良好視覺化的五大要素。圖表充分傳達故事或洞察,不使用過多文字描述。具說服力的決策和行動方案建議。評分流程:可重複繳交,結果分為「通過」及「不通過」,若不通過可根據老師建議修改後再次繳交。

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