Приветствую всех на канале! Продолжаем изучать дорожную карту по Python. Первую часть статьи можно посмотреть по ссылке.
2.3. Визуализация данных
Визуализация данных преобразует данные в значимые диаграммы для лучшего понимания проблемы и широко используется среди специалистов по данным и аналитиков.
2.3.1. Matplotlib
MatplotLib — это знаменитая библиотека для визуализации данных с помощью 2D и даже 3D-визуализации с помощью всего лишь нескольких простых команд, что делает ее любимой среди специалистов по обработке и анализу данных, аналитиков данных и инженеров по машинному обучению.
Это одна из важнейших библиотек для разработчика Python, если вы хотите работать над искусственным интеллектом, наукой о данных, визуализацией и машинным обучением, и если вы хотите пройти курс по изучению этого в 2024 году, нет лучшего курса.
2.3.2. Seaborn
Это еще одна замечательная библиотека Python, построенная на основе библиотеки matplotlib , но она предлагает больше настраиваемых параметров визуализации данных, часто используется при построении статистических графиков и эффективно работает с DataFrames pandas.
Заключение
Вот и все, что касается дорожной карты разработчиков Python на 2024 год . Я создал эту дорожную карту для новичков, которые хотят изучить Python и начать свою карьеру в качестве разработчика Python в области веб-разработки, науки о данных или машинного обучения.
Этот список фреймворков и библиотек — ничто по сравнению с тем, что есть в языке Python. Тем не менее, я рекомендовал наиболее часто используемые из них, чтобы начать создавать что-то полезное, и не забудьте набраться терпения при изучении этого замечательного языка.
Это не самая полная дорожная карта Python, которую вы найдете в Интернете, но цель состоит в том, чтобы сосредоточиться на наиболее важных навыках Python, которые должен изучить каждый разработчик Python.
Спасибо, что прочитали эту статью. Если вам понравилась эта дорожная карта для разработчиков Python, поделитесь ею с друзьями в своих социальных сетях.
Если у вас есть какие-либо предложения по улучшению этой дорожной карты для разработчиков Python, оставляйте свои комментарии в комментариях.