This Specialization equips learners with the skills to transform raw data into compelling, publication-ready visualizations using Python’s Matplotlib library. Starting with core plotting concepts, learners progress to advanced customization, 3D charts, and specialized layouts. Practical case studies, such as e-commerce data visualization, ensure hands-on application of concepts to real-world datasets. By the end, learners will be able to design and refine professional-grade visuals that communicate insights effectively for data science, business analytics, and research.
Spezialisierung für Matplotlib: Python Data Visualization & Wrangling
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Spezialisierung für Matplotlib: Python Data Visualization & Wrangling
Master Python Data Visualization with Matplotlib. Learn to build, customize, and optimize advanced Matplotlib visualizations with Python.
Dozent: EDUCBA
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Was Sie lernen werden
Create and customize high-quality data visualizations using Matplotlib.
Apply advanced plotting, styling, and layout techniques to complex datasets.
Translate raw data into actionable insights through real-world visualization projects.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Data Storytelling
- E-Commerce
- Graphing
- Image Quality
- Scatter Plots
- Data Visualization
- Statistical Visualization
- Exploratory Data Analysis
- Data Processing
- Box Plots
- Histogram
- Scientific Visualization
- Plot (Graphics)
- Data Visualization Software
- Matplotlib
- Data Analysis
- Visualization (Computer Graphics)
- Business Analytics
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
September 2025
34 Praxisübungen
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Spezialisierung - 4 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Construct simple and multi-axis plots with labels, scaling, and annotations.
Design specialized charts including polar plots, streamplots, and pie charts.
Customize styles, axes, and figures to produce publication-ready visuals.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: NumPy
Kategorie: Histogram
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Scientific Visualization
Kategorie: Graphing
Kategorie: Image Quality
Kategorie: Scatter Plots
Was Sie lernen werden
Apply paths, transformations, and axes customization for precise control.
Use advanced colormaps, scaling, and annotations to enhance clarity.
Build 3D and specialized plots to communicate complex, multi-dimensional data.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Visualization (Computer Graphics)
Kategorie: Typography
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Scientific Visualization
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Python Programming
Was Sie lernen werden
Customize legends, styles, and figure layouts using GridSpec and property cycles.
Apply advanced subplot strategies with nested GridSpecs and constrained layouts.
Optimize plot structures with legends, colorbars, and annotations for clarity.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Scientific Visualization
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Data Visualization Software
Was Sie lernen werden
Prepare and explore e-commerce datasets using Python and Matplotlib basics.
Create line, bar, scatter, pie, and box plots to analyze trends and insights.
Interpret patterns, distributions, and outliers for actionable business decisions.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Histogram
Kategorie: Software Installation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: E-Commerce
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Business Analytics
Kategorie: Pandas (Python Package)
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Lernender seit 2018
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Larry W.
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Häufig gestellte Fragen
The Specialization can typically be completed within 10 to 11 weeks, with a recommended commitment of 3–4 hours per week. This timeline allows learners to progress steadily through each course, building a strong foundation in Matplotlib before advancing to more complex visualization techniques and real-world case studies. The flexible structure ensures that learners can balance their studies with professional or academic commitments while still gaining the hands-on skills needed to create impactful, publication-ready data visualizations.
Learners should have a basic understanding of Python programming and familiarity with fundamental data analysis concepts. No prior experience with Matplotlib is required, as the Specialization begins with foundational skills before moving into advanced techniques.
Yes, the courses are designed to be taken sequentially. Each course builds on the concepts introduced in the previous one, progressing from core visualization techniques to advanced customization and applied case studies for real-world data storytelling.
Weitere Fragen
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