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曙海教育集團(tuán)
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Visual Analytics – Data science培訓(xùn)

 
  班級(jí)規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號(hào))
      每個(gè)班級(jí)的人數(shù)限3到5人,互動(dòng)授課, 保障效果,小班授課。
  上間和地點(diǎn)
上課地點(diǎn):【上海】:同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站) 【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院 【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓 【南京分部】:金港大廈(和燕路) 【武漢分部】:佳源大廈(高新二路) 【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道) 【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品 【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈 【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈 【廣州分部】:廣糧大廈 【西安分部】:協(xié)同大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2018年3月18日
  實(shí)驗(yàn)設(shè)備
    ◆小班教學(xué),教學(xué)效果好
       
       ☆注重質(zhì)量☆邊講邊練

       ☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
       ★實(shí)驗(yàn)設(shè)備請(qǐng)點(diǎn)擊這兒查看★
  質(zhì)量保障

       1、培訓(xùn)過程中,如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好,可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽;
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)。☆合格學(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書,提升職業(yè)資質(zhì)。專注高端技術(shù)培訓(xùn)15年,端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同,受到用人單位的廣泛贊譽(yù),端海的證書受到廣泛認(rèn)可。

課程大綱
 
  • Introduction to Visual Analytics
    5 Principles of Data Visualisation
    Tables vs charts
    What makes visualisations effective
    Gestalt Principles of Visual Perception
    Types of charts and how to choose the right one
    Common types of charts
    Choosing the right chart for your data
    Understanding your audience
    Handling missing data
    Advanced charts
    Sankey
    Radar
    Treemap
    Heatmap
    Boxplot, violin plot
    Choosing the right chart for your data
    Choosing the right chart for your audience
    Eliminating clutter from charts
    Storytelling with data
    The importance of storytelling
    Building a narrative structure
    Drawing attention
    Including call to action
    Creating dashboards and infographics
    Exploratory vs explanatory analysis
    How to convey your message
    Live presentation vs report
    Visualisations that are simple, informative and engaging
    The characteristics of a good dashboard
    The characteristics of a good infographic
    Common mistakes and misleading charts
    Charts that should be avoided
    How we are being deceived by colour, scale and size
    Visual analytics case studies
 

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