课程主页: https://www.udemy.com/course/build-an-interactive-data-analytics-dashboard-with-python/
在当今数据驱动的世界中，能够将数据转化为可视化的洞察力是一个不可或缺的技能。今天，我想向大家推荐一门非常实用的Udemy课程：**《使用Python构建互动数据分析仪表板》**。
### 课程概述
这门课程教你如何使用Python构建互动数据分析仪表板，特别是一个关于新冠病毒的预测仪表板。这个仪表板展示了全球各国及美国各州的死亡人数和病例数的历史与预测值，最终的成果是一个实时更新的仪表板，可以让世界上任何地方的人看到。
### 学习内容
在这门课程中，你将学习到以下内容：
1. **获取、清理和转换数据**：掌握如何收集数据、发现并清理坏数据，以及将数据转换为可用于构建预测模型的格式。
2. **数据平滑**：学习几种不同的技术，如LOWESS，来平滑原始数据，以帮助模型更好地检测趋势。
3. **指数增长和衰退模型**：建模全球各地区的新冠病例，使用简单模型捕捉单一的指数增长或衰退阶段。
4. **逻辑增长模型**：学习“S曲线”模型，能够同时捕捉增长和衰退。
5. **建模新波浪**：新冠病例呈现波浪状分布，学习如何调整模型以检测未来的波浪。
6. **封装到类中**：选择模型后，将所有代码封装到Python类中，以便用于最终的生产代码。
7. **使用Plotly可视化**：学习如何使用Plotly库创建针对网络的互动数据可视化。
8. **HTML和CSS基础**：作为一个网页应用程序，学习HTML和CSS的基础知识，以帮助进行自定义。
9. **使用Dash构建仪表板**：学习如何使用Dash库构建仪表板的所有组件和交互性。
10. **部署**：学习如何在自己的服务器上运行仪表板，并掌握两种不同的部署选项。
### 包含的材料
课程包含大量材料，包括：
– 13个Jupyter笔记本
– 26个详细解决方案的练习
– 200页的课程内容PDF
– 仪表板的所有生产代码
### 使用的技术
课程中将广泛使用Python、Pandas、Statsmodels、Scipy、Matplotlib、Plotly、Dash以及HTML和CSS等技术。
### 总结
如果你对数据分析或数据科学感兴趣，这门课程绝对值得一看！通过构建一个实用的仪表板，你将能够将所学的知识应用于实际项目中，同时提升自己的编程和数据分析技能。无论你是初学者还是有经验的开发者，这门课程都能为你提供宝贵的知识。
### 立即报名
快来加入这门课程，开始你的数据分析之旅吧！
课程主页: https://www.udemy.com/course/build-an-interactive-data-analytics-dashboard-with-python/