This specialization equips learners with the skills to create, analyze, and customize data visualizations using Python’s Seaborn library. Starting from foundational plots, learners progress to advanced statistical and multivariate visualizations, mastering techniques for exploratory data analysis and storytelling. With hands-on coding practice, guided examples, and real datasets, participants gain practical expertise to communicate insights effectively. Designed for aspiring data analysts, scientists, and Python developers, the program blends data wrangling, visualization, and interpretation skills essential for data-driven decision making.
Spécialisation Seaborn Python Data Visualization & Analysis
Découvrez de nouvelles compétences avec 30 % de réduction sur les cours dispensés par des experts du secteur. Économisez maintenant.
Spécialisation Seaborn Python Data Visualization & Analysis
Master Python Data Visualization with Seaborn. Build, customize, and analyze statistical data visualizations using Python Seaborn
Instructeur : EDUCBA
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Débutant
Expérience recommandée
1 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
Ce que vous apprendrez
Apply Seaborn to construct and customize statistical and categorical plots.
Analyze and interpret multivariate data relationships using advanced visualizations.
Communicate insights effectively through exploratory data analysis and storytelling.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
septembre 2025
22 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de EDUCBA
Spécialisation - série de 4 cours
Ce que vous apprendrez
Construct scatter, line, and faceted relational plots to analyze data trends.
Design and interpret categorical plots such as box, violin, and bar charts.
Apply Seaborn’s figure-level functions to create clear, multi-variable insights.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : NumPy
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Box Plots
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Ce que vous apprendrez
Analyze and visualize univariate and bivariate data distributions in Seaborn.
Build regression-based visualizations to model and interpret relationships.
Customize statistical plots using hue, facet grids, and styling for insights.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Matplotlib
Ce que vous apprendrez
Prepare and preprocess census datasets for exploratory data analysis.
Create scatter, violin, swarm, heatmap, and multivariate plots in Seaborn.
Enhance chart readability and interpret insights for data storytelling.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Ce que vous apprendrez
Configure Python and Seaborn to prepare and explore census datasets.
Generate scatter, violin, heatmap, and multivariate visualizations.
Enhance plots for readability and interpret data insights effectively.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Processing
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
The Specialization can typically be completed within 6 to 8 weeks, with learners dedicating an average of 3–4 hours per week. This flexible schedule is designed to accommodate both working professionals and students, allowing learners to progress steadily through the courses while building strong, hands-on proficiency in data wrangling and visualization using Python’s Seaborn library. By the end of the program, participants will have gained practical, job-ready skills to create and interpret advanced data visualizations for real-world applications.
Learners should have a basic understanding of Python programming, including working with data structures and libraries such as Pandas. Prior exposure to statistics or data analysis concepts is helpful but not required.
Yes, it is recommended to take the courses in the suggested order. The curriculum is designed to build progressively—from foundational visualizations to advanced statistical analysis—ensuring learners develop a structured, step-by-step mastery of Seaborn.
Plus de questions
Aide financière disponible,