Robot
Складчик
- #1
[Stepik] Визуализация с Matplotlib для анализа данных (Александр Волков)
- Ссылка на картинку

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
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
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:
Введение в курс:
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
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
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
Введение в курс:
- Что такое Matplotlib?
- Установка модуля, импорт модуля, проверка версии модуля.
- Построение простого графика.
- Настройка внешнего вида графика.
- Добавление элементов и сохранение.
- Несколько графиков на одной фигуре — plt.subplot().
- Диаграмма рассеяния — plt.scatter().
- Столбчатая диаграмма — plt.bar().
- Гистограмма — plt.hist().
- Диаграмма размаха (boxplot) — plt.boxplot().
- Круговая диаграмма — plt.pie().
- Стековый график — plt.stackplot().
- Stem-диаграмма — plt.stem().
- Ступенчатый график — plt.step().
- График с погрешностями — plt.errorbar().
- Контурный график — plt.contour().
- Обратная связь.
Показать больше
Зарегистрируйтесь
, чтобы посмотреть скрытый контент.