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，数据分析技能变得越来越重要。如果你对数据分析和可视化感兴趣，那么Udemy上的《使用Python构建交互式数据分析仪表板》这门课程绝对值得一试。
### 课程概述
这门课程的主要目标是教会你如何使用Python构建一个交互式的数据分析仪表板，特别是一个关于新冠病毒的预测仪表板。该仪表板可以显示各国和美国各州的历史和预测死亡人数及感染人数，最终的产物是一个可以实时更新、并且可以在全球任何地方查看的在线仪表板。
### 学习内容
课程内容涵盖多个关键主题，包括：
– **数据获取、清理和转换**：学习如何收集数据、查找和清理坏数据，以及如何转化数据以便于构建预测模型。
– **数据平滑**：掌握多种技术，例如LOWESS，以平滑原始数据，帮助模型更好地检测趋势。
– **指数增长与衰退模型**：使用简单模型对新冠病毒病例进行建模，捕捉单一的指数增长或衰退阶段。
– **Logistic增长模型**：学习S曲线模型，可以同时捕捉增长和衰退的变化。
– **波浪模型**：针对不同时间段的新冠病例波动，调整模型以检测未来的波浪。
– **封装成类**：将代码封装到Python类中，便于最终生产使用。
– **使用Plotly进行可视化**：学习如何使用Plotly库创建交互式数据可视化。
– **HTML和CSS基础**：学习构建Web应用所需的基本知识，帮助自定义仪表板。
– **使用Dash构建仪表板**：掌握如何用Dash库构建仪表板的所有组件和交互性。
– **部署**：学习将仪表板部署到自己的服务器上，让全球用户都能访问。
### 课程优势
这门课程不仅提供13个Jupyter Notebook和26个详细解决方案的练习，还有200页的PDF课程内容和所有生产代码。通过丰富的材料和技术，你将能够学习如何使用Python、Pandas、Statsmodels、Scipy、Matplotlib、Plotly和Dash等工具，最终完成自己的仪表板。
### 适合人群
无论你是数据分析初学者，还是希望提升数据可视化技能的开发者，这门课程都非常适合你。通过系统的学习，你将掌握构建交互式仪表板的所有必要技能，并能够在自己的Linux服务器上运行它。
### 小结
总之，《使用Python构建交互式数据分析仪表板》是一门十分有价值的课程，能够帮助你在数据分析领域迈出坚实的一步，尤其是在新冠疫情时期，数据分析的应用变得尤为重要。强烈推荐给所有对数据分析感兴趣的朋友！
课程主页: https://www.udemy.com/course/build-an-interactive-data-analytics-dashboard-with-python/