EDA с нуля | Часть 2: Matplotlib и Seaborn как визуализировать данные и находить закономерности

📺 Предыдущая часть:    • EDA с нуля | Часть 1: Подготовка данных и ...   📊 Добро пожаловать во вторую часть серии "EDA с нуля"! В этом видео мы переходим от подготовки данных к их визуализации — учимся строить красивые и информативные графики с помощью Matplotlib и Seaborn. 🎯 Что вы узнаете: Как написать универсальную функцию для построения графиков Как визуализировать каждый признак набора данных Особенности работы с категориальными признаками Как интересно анализировать данные с широтой и долготой Какие параметры графиков помогают делать визуализацию более наглядной 🧠 Инструменты: Python, Pandas, Matplotlib, Seaborn 🕒 Таймкоды: 00:00 — Введение 02:00 — Написание общей функции для визуализации 🔥 06:10 — С каких признаков стоит начинать анализ? 07:40 — Анализ бинарных фичей 10:30 — Анализ целочисленных признаков 🔥 12:25 — Особенности работы с категориальными признаками 25:57 — Анализ признаков типа float 🔥 26:25 — Как качественно анализировать данные с широтой и долготой 31:45 — Выводы и подведение итогов 📂 Полезные ссылки: 👉 Код и данные: colab.research.google.com/drive/162JjzjK8HozkA55Dy4NRtApz50i3L1p6?usp=sharing 👉 Плейлист "EDA с нуля":    • EDA   Подписывайтесь, чтобы не пропустить продолжение!    / @НиколайГригорьев-ч2е   #EDA #DataScience #Python #Matplotlib #Seaborn #ВизуализацияДанных #АнализДанных