Визуализация данных с помощью Python начнется с ознакомления с визуализацией данных и ее важностью. Затем вы познакомитесь со статистикой, вычислив среднее значение, медиану и дисперсию для некоторых чисел и наблюдая разницу в их значениях. Вы также узнаете о ключевых методах NumPy и Pandas, таких как индексирование, нарезка, итерация, фильтрация и группировка. Далее вы изучите разные типы визуализаций, сравните их и узнаете, как с помощью этого сравнения выбрать тот или иной тип визуализации. Вы изучите различные графики, в том числе собственные. После того, как вы освоите различные библиотеки визуализации, вы научитесь работать с Matplotlib и Seaborn, чтобы упростить процесс создания визуализаций. Вы также познакомитесь с передовыми методами визуализации, такими как геоплоты и интерактивные графики. Вы научитесь понимать геопространственные данные, создавать интерактивные визуализации, которые можно интегрировать в любую веб-страницу, и использовать любой набор данных для создания красивых и содержательных визуализаций. Вы научитесь наносить геопространственные данные на карту с помощью графика Choropleth, а также изучите основы боке, расширяя графики путем добавления виджетов и анимации отображения информации. Эта книга заканчивается интересным заданием, в ходе которого вам будет предложен новый набор данных, и вы должны применить все, чему научились, для создания полноценной визуализации.