课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-plotting
课程概述
在当今数据驱动的时代，有效的信息可视化技能显得尤为重要。如果你想学习如何利用 Python 和 matplotlib 库进行数据可视化，那么 Coursera 上的《Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python》课程将是一个非常不错的选择。这门课程不仅覆盖了信息可视化的基本概念，还强调了良好的报告和图表制作的要素。
课程大纲
课程分为四个模块：
模块 1: 信息可视化原则
在这部分中，你将获得信息可视化原理的入门。这一模块将介绍有效可视化所需的设计工具和图形启发式思维方法，并提供课程信息、评分标准和期望。
模块 2: 基本图表制作
这一模块将重点探讨基本图表制作。你将处理实际的天气数据 CSV 文件，展示一定时间范围内的最低与最高气温，并使用 matplotlib 创建折线图。此外，你将学习如何创建叠加散点图的复合图表。
模块 3: 图表基础
在这一模块中，你将深入理解图表的基本构建技术。通过基于学术研究的新可视化技术来实现作业，你可以选择多种难度，从简单的静态图像到互动图表，灵活应对。
模块 4: 应用可视化
这一模块将为你提供一个实用的平台进行信息整合。在最终作业“成为数据科学家”中，你需要识别至少两个来自同一区域的公开可获取数据集，并根据这些数据集提出一个能够回答的研究问题，使用 matplotlib 创建图形来解决该问题，并阐明如何通过可视化回答你的研究问题。
课程推荐理由
这门课程结合了理论与实践，适合初学者以及希望提升可视化技巧的学生。不论是数据科学新手还是现有数据分析师，这个课程都能提供实用的技能，让你在数据展示方面更加游刃有余。如果你渴望掌握数据可视化的艺术，这门课程绝对值得推荐！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-plotting