[Stepik] Визуализация с Matplotlib для анализа данных (Александр Волков)

Освой визуализацию в Python — от базовых графиков до сложных настраиваемых диаграмм.
Без догадок, без часами читаемой документации, только практика и наглядные примеры.

Чему вы научитесь

• Научитесь строить любые графики — от простых до продвинутых
• Поймёте, как работает Matplotlib: логично и без «магии»
• Уверенно настроите оси, подписи, легенды, сетку, цвета и стили
• Научитесь размещать несколько графиков на одной фигуре
• Будете сохранять визуализации в нужных форматах и качестве
• Освоите популярные типы графиков:
• Линейные, столбчатые, круговые, стековые
• Гистограммы, boxplot, scatter
• Ступенчатые, stem, графики с погрешностями и контурные

О курсе

Если вы каждый раз перед построением графика на Python теряетесь в параметрах и функциях — этот курс создан для вас.

Мы собрали в одном месте всё необходимое для уверенного владения библиотекой Matplotlib — от первых простых построений до сложных и настраиваемых визуализаций, используемых в аналитике и Data Science.

Почему именно этот курс

Курс построен по принципу "изучай на практике — понимай через результат".
Вместо сухой теории — реальные примеры, пошаговые кейсы и визуальные демонстрации. Каждый инструмент вы осваиваете сразу в действии, а не в абстракции. Вы не просто учитесь — вы сразу видите результат и понимаете, как применять знания в своих проектах.

Для кого этот курс

• Тем, кто уже знает Python, но не уверен в визуализации данных
• Тем, кто хочет создавать аналитические графики быстро и правильно
• Начинающим аналитикам, дата-сайентистам и исследователям данных
• Студентам и школьникам, желающим научиться визуализировать данные профессионально
• Людям в науке, которым нужны точные и понятные графики для публикаций и исследований

Начальные требования

Желательно иметь начальные знания языка программирования Python.

Наш преподаватель Александр Волков

Преподаватель курсов по математике и анализу данных, автор образовательных материалов для студентов и начинающих специалистов.
Мне важно показывать, что математика и аналитика — это не сухая теория, а инструмент для решения реальных задач. В своих курсах я делаю упор на логику, понятные объяснения и практику, чтобы студенты чувствовали уверенность при решении задач и на собеседованиях.…

Как проходит обучение

Курс состоит из трёх логично выстроенных модулей, которые помогут вам шаг за шагом освоить библиотеку Matplotlib — от базовых построений до продвинутых визуализаций.

Каждый модуль включает:

• Короткие уроки с примерами кода
• Наглядные графики с пояснениями
• Тестовые задания после теории — для закрепления
• Практические упражнения — чтобы научиться применять знания сразу

Программа курса

Введение в курс:

1. Что такое Matplotlib?
2. Установка модуля, импорт модуля, проверка версии модуля.

Основы построения графиков:

1. Построение простого графика.
2. Настройка внешнего вида графика.
3. Добавление элементов и сохранение.

Несколько графиков и подграфики:

1. Несколько графиков на одной фигуре — plt.subplot().

Разные типы графиков:

1. Диаграмма рассеяния — plt.scatter().
2. Столбчатая диаграмма — plt.bar().
3. Гистограмма — plt.hist().
4. Диаграмма размаха (boxplot) — plt.boxplot().
5. Круговая диаграмма — plt.pie().
6. Стековый график — plt.stackplot().
7. Stem-диаграмма — plt.stem().
8. Ступенчатый график — plt.step().
9. График с погрешностями — plt.errorbar().
10. Контурный график — plt.contour().
11. Обратная связь.

В курс входят 17 уроков и 115 тестов.