Statistische plots in Python

Type product

Statistische plots in Python

icttrainingen.nl
Logo van icttrainingen.nl
Opleiderscore: starstarstarstarstar_border 8 icttrainingen.nl heeft een gemiddelde beoordeling van 8 (uit 8 ervaringen)

Tip: meer info over het programma, prijs, en inschrijven? Download de brochure!

Beschrijving

De verscheidenheid aan datavisualisatie-bibliotheken van Python maakt het moeilijk om de beste keuze te maken voor elke use case.

De verscheidenheid aan datavisualisatie-bibliotheken van Python maakt het moeilijk om de beste keuze te maken voor elke use case. Als je echter op zoek bent naar statistische plots die eenvoudig te bouwen en visueel aantrekkelijk zijn, dan is Seaborn de voor de hand liggende keuze. Je begint deze training door Seaborn te gebruiken om eenvoudige univariate histogrammen te construeren en kernel density estimation, of KDE, te gebruiken om de probability distribution van je gegevens te visualiseren. Daarnaast leer je stripplots en zwermplots te gebruiken én te herkenn…

Lees de volledige beschrijving

Veelgestelde vragen

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Nog niet gevonden wat je zocht? Bekijk deze onderwerpen: Python, PHP, Programmeren (algemeen), Perl Scripting en Big Data.

De verscheidenheid aan datavisualisatie-bibliotheken van Python maakt het moeilijk om de beste keuze te maken voor elke use case.

De verscheidenheid aan datavisualisatie-bibliotheken van Python maakt het moeilijk om de beste keuze te maken voor elke use case. Als je echter op zoek bent naar statistische plots die eenvoudig te bouwen en visueel aantrekkelijk zijn, dan is Seaborn de voor de hand liggende keuze. Je begint deze training door Seaborn te gebruiken om eenvoudige univariate histogrammen te construeren en kernel density estimation, of KDE, te gebruiken om de probability distribution van je gegevens te visualiseren. Daarnaast leer je stripplots en zwermplots te gebruiken én te herkennen hoe ze samenwerken met behulp van low-intensity noise. Ten slotte werk je met time series data via verschillende technieken, zoals resampling van je gegevens op verschillende tijdfrequenties en het plotten met betrouwbaarheidsintervallen en andere soorten error bars.

Blijf op de hoogte van nieuwe ervaringen
Er zijn nog geen ervaringen.
  • Vraag informatie aan over deze training. Je ontvangt vanaf dan ook een seintje wanneer iemand een ervaring deelt. Handige manier om jezelf eraan te herinneren dat je wilt blijven leren!
  • Bekijk gerelateerde producten mét ervaringen: Python.
Deel je ervaring
Heb je ervaring met deze cursus? Deel je ervaring en help anderen kiezen. Als dank voor de moeite doneert Springest € 1,- aan Stichting Edukans.

Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.

Download gratis en vrijblijvend de informatiebrochure

(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)
(optioneel)

Heb je nog vragen?

(optioneel)
We slaan je gegevens op om je via e-mail en evt. telefoon verder te helpen.
Meer info vind je in ons privacybeleid.