Questo corso mi ha fornito una solida base nell’uso di Seaborn, una libreria Python molto potente per la creazione di visualizzazioni dei dati informative e accattivanti.
Attraverso questo corso, ho acquisito competenze essenziali nell’utilizzo di Seaborn per creare vari tipi di grafici, tra cui scatter plot, count plot, bar plot e box plo0t, e personalizzare le visualizzazioni in modo professionale. Ho applicato le mie competenze acquisite all’analisi di dataset reali. Ho esplorato dati sulla qualità dell’aria in una città nel corso della giornata e ho indagato sulle preferenze delle persone giovani nel loro tempo libero. Durante queste esperienze pratiche, ho scoperto le vantaggiose funzionalità di Seaborn, come la possibilità di creare facilmente subplot in una singola figura e il calcolo automatico degli intervalli di confidenza. Uno degli aspetti interessanti che ho scoperto riguarda la facilità con cui Seaborn permette di incorporare una terza variabile nei grafici, utilizzando il colore per rappresentare diversi sottoinsiemi di dati. Questa caratteristica si è rivelata particolarmente utile nell’esplorazione dei dati e nella comunicazione dei risultati.
In conclusione, il corso mi ha fornito una solida base di conoscenze e competenze nell’utilizzo di Seaborn in diverse situazioni per la creazione di visualizzazioni dati di alta qualità, consentendomi di comunicare in modo più efficace gli ‘insights‘ derivanti dall’analisi dati.
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