Discute des techniques de visualisation des données, en mettant l'accent sur leurs applications et leurs principes pour une communication efficace d'informations complexes.
Couvre les pratiques exemplaires et les lignes directrices pour les mégadonnées, y compris les lacs de données, l'architecture typique, les défis et les technologies utilisés pour y remédier.
Se penche sur la physialisation des données, l'expressivité, la visualisation féministe et l'équilibre entre l'exploration et l'explication de la visualisation des données.
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Explore la méthodologie MODNet pour les prévisions des biens matériels, en mettant l'accent sur la sélection des caractéristiques et l'apprentissage supervisé.
Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
