Interaktive Python Visualisierungen mit Plotly und Dash

Bereits 1.018+ Teilnehmer.
Bewertung: 4.5
Zum Kurs auf Udemy

Anforderungen für diesen Kurs:

  • Python Basis-Wissen aus unserem Python Bootcamp
  • Computer mit Internetzugang

Das wirst du in diesem Kurs lernen:

  • Wir beginnen den Dash Kurs einfach. Und zwar mit der Installation von Python in Anaconda
  • Erfahre danach mehr über Plotly. Damit kannst du später verschiedenste Diagramme erstellen!
  • Weiter geht’s mit dem Erstellen von Layouts mit der Dash-Bibliothek.
  • Wir verwenden Dash um interaktive Komponenten mit Plotly zu erstellen. Da wird’s dann spannend!
  • Du lernst außerdem, wie du mehrere Inputs und Outputs mit dem Dashboard verbinden kannst.
  • Genauso wie die Interaktion per Klick, per Mausbewegung und mehr.
  • Verbinde dein interaktives Dashboard per Live-Streaming. So kannst du automatische Datenaktualisierungen durchführen.
  • Zudem behandelt wir das wichtige Thema Berechtigungen – um deine App zu schützen.
  • Crashkurs in NumPy und Pandas inklusive!

Erfahrungsbericht:

“Ausgezeichnet! Es war genau das, wonach ich gesucht hatte. Grundlegende Erfahrungen mit Python habe ich schon, aber die wiederholte Anwendung von plotly, pandas und numpy auch und gerade im Zusammenspiel haben mir einige Male die Augen geöffnet – ein wirklich top Kurs.”
M. Wetzel

Kursbeschreibung:

Willkommen im Kurs Visualisierungs-Dashboards in Python!

In diesem Dash Kurs lernst du alles, was du wissen musst, um mit Python interaktive Dashboards zu erstellen. Wir verwenden dazu die Dash-Bibliothek von Plotly.

Wolltest du schon immer deine Python-Fähigkeiten zur Datenvisualisierung nutzen?
Mit diesem Kurs wirst du vollständig individualisierbare, interaktive Dashboards erstellen.

Wir beginnen hierzu mit einem Crash-Kurs in Numpy und Pandas, damit du Sicherheit im Datengenerieren bekommst.

Anschließend werden wir uns gemeinsam die Basics zur Datenvisualisierung mit Plotly anschauen. Dazu gehören Streudiagramme, Liniendiagramme, Balkendiagramme, Bubble Charts, Boxdiagramme, Histogramme, Verteilungsdiagramme, Heatmaps und vieles mehr! Wir geben dir ein Gefühl dafür, wann du die einzelnen Diagrammtypen verwenden solltest.
Sobald du dich mit den Plotly-Grundlagen auskennst, gehen wir zum Hauptteil des Kurses über.

Hier werden wir die Dash-Bibliothek verwenden. Damit hast du die Möglichkeit interaktive Dashboards zu erstellen. Wir werden hierzu besprechen, wie du Layouts für Dashboards erstellen kannst. Anschließend wie du interaktive Callbacks durchführen kannst. Wie du mit mehreren In- und Outputs umgehen, interaktive Komponenten erstellen kannst und vieles mehr!

Wir beenden den Kurs schließlich mit Live-Updates in Dashboards, die automatisch in Echtzeit aktualisiert werden.

Dieser Dash-Kurs besteht aus:

  • fast 90 Lektionen
  • zudem 10 Stunden HD-Videos
  • Außerdem Übungen, Quizfragen
  • Zusatzmaterial zum Download
  • genauso wie einem Abschlussprojekt das du in dein Python Portfolio mit aufnhemen kannst.
  • Fragen und Antworten Forum
  • Kostenloser Teilnehmerchat

Vorteile

Du erhältst außerdem lebenslangen Zugang zu allen Übungen, Materialien und den über 90 Lektionen!

Nach Abschluss des Dash Kurses bekommst du ein Zertifikat, das du auch in deinem LinkedIn oder Xing Profil veröffentlichen kannst, sowie ein Portfolio an Dashboard-Projekten, die du natürlich ebenfalls freigeben kannst.

Dabei bietet dir dieser Kurs eine 30-tägige Geld-zurück-Garantie. Wenn du also in irgendeiner Weise nicht zufrieden sein solltest, erhältst du dein Geld zurück.

Also, worauf wartest du noch? Interesse? Dann lerne noch jetzt Daten zu visualisieren und bringe deine Karriere voran!

Kursinhalt:

  • Python Installation
  • Crashkurs in NumPy und Pandas
  • Plotly Basics
  • Linien-,
  • Balken-,
  • und Blasendiagramme
  • Box-plots (Kastengrafiken)
  • Histogramme
  • Verteilungsdiagramme
  • Heatmaps

 

  • Dash Grundlagen
  • Layouts für Dashboards erstellen
  • Dashboard-,
  • HTML -,
  • und Dash-Core-Komponenten
  • Marktdown in Dash
  • Dash Übungen

 

  • interaktive Komponenten erstellen
  • Callbacks durchführen
  • mit mehreren In- und Outputs umgehen
  • Aktualisierung von Grafen durch Interaktion
  • und vieles mehr!

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