密歇根大学的 Applied Data Science with Python 专项课程,共有5门课程,目前薅到第2门Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python了(有助学金真快乐 :) )
这个课程与第一门Coursera | Introduction to Data Science in Python(University of Michigan)不一样在于,每周没了quiz,四周课程的assignment都是peer review,你的成绩由他人审阅出来,你也要去审阅他人作业一定次数,真会玩。上完课后感觉质量还是很高的,继承第一门课程的舒适体验,通过看到他人的作业对于提升自己也很有帮助。
所有assignment相关链接:
Coursera | Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python(University of Michigan)| Assignment1
Coursera | Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python(University of Michigan)| Assignment2
Coursera | Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python(University of Michigan)| Assignment3
Coursera | Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python(University of Michigan)| Week3 Practice Assignment
Coursera | Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python(University of Michigan)| Assignment4
有时间(需求)就把所有代码放到github上
Assignment 1 : Graphics Lies, Misleading Visuals
Tips
第一周assignment 1就是一个主观评价可视化效果的任务,我这里放几个网站方便大家找找图。
badvisualisations (堂堂汤不热成为学习平台也是很有意思了) / dataisugly (反面例子) / dataisbeautiful (正面例子)
图还是很多的,这里放答案只是做个参考,不要直接搬哦~
参考答案
需要被3个人评分,并评论3个人才算完成任务。有时候没有可以评阅的作业,每过段时间刷新下就好~ 就放提交后的结果和评分截图,有问题欢迎评论讨论~