Одна из актуальных задач аналитика данных — грамотно визуализировать данные и доносить выводы до бизнеса. Хорошая визуализация помогает быстро понять, что происходит в данных, и решить одну из основных задач анализа — помочь бизнесу принять решение.
На вебинаре разберём, как делать такие визуализации в Python. Вместе с Александром Грудининым, Lead Data Analyst в AdTech Holding, вы познакомитесь с ключевыми принципами визуализации и попробуете ключевые библиотеки на бизнес-кейсах.
Что узнаете на вебинаре:
➡️ Когда аналитикам стоит использовать Python для визуализации, а когда хватит Excel или BI-систем;
➡️ Основные принципы хорошей визуализации: подписи, цвета, легенды, масштаб;
➡️ Как выбрать тип графика под задачу и данные;
➡️ Ключевые библиотеки Python для визуализации — pandas, matplotlib, seaborn, plotly;
➡️ Примеры визуализаций из реальных бизнес-кейсов.
❗️ Встречаемся 21 октября в 19:00 МСК.
💬 Подключайтесь в прямой эфир, чтобы разобраться в визуализации данных и попробовать всё на практике!
➡️ Зарегистрироваться на вебинар
📊 Simulative