Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spécialisation Seaborn Python Data Visualization & Analysis

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

Spécialisation Seaborn Python Data Visualization & Analysis

Master Python Data Visualization with Seaborn. Build, customize, and analyze statistical data visualizations using Python Seaborn

Instructeur : EDUCBA

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Ce que vous apprendrez

Apply Seaborn to construct and customize statistical and categorical plots.
Analyze and interpret multivariate data relationships using advanced visualizations.
Communicate insights effectively through exploratory data analysis and storytelling.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Box Plots
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Statistical Modeling
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Literacy
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Python Programming

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Spécialisation - série de 4 cours

This specialization equips learners with the skills to create, analyze, and customize data visualizations using Python’s Seaborn library. Starting from foundational plots, learners progress to advanced statistical and multivariate visualizations, mastering techniques for exploratory data analysis and storytelling. With hands-on coding practice, guided examples, and real datasets, participants gain practical expertise to communicate insights effectively. Designed for aspiring data analysts, scientists, and Python developers, the program blends data wrangling, visualization, and interpretation skills essential for data-driven decision making.

Projet d'apprentissage appliqué

Learners will complete hands-on projects applying Seaborn to real datasets, from constructing relational plots to building regression models and customizing advanced heatmaps. These projects emphasize solving authentic data visualization challenges, enabling learners to demonstrate skills in EDA, multivariate analysis, and statistical storytelling.

Seaborn with Python: Data Visualization for Beginners

COURS 14 heures

Ce que vous apprendrez

Construct scatter, line, and faceted relational plots to analyze data trends.
Design and interpret categorical plots such as box, violin, and bar charts.
Apply Seaborn’s figure-level functions to create clear, multi-variable insights.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Visualization

Catégorie : Seaborn

Catégorie : Scatter Plots

Catégorie : Plot (Graphics)

Catégorie : Data Literacy

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Descriptive Statistics

Catégorie : Data Presentation

Catégorie : Statistical Analysis

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Box Plots

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : NumPy

Seaborn Python: Visualize & Analyze Data Distributions

COURS 22 heures

Ce que vous apprendrez

Analyze and visualize univariate and bivariate data distributions in Seaborn.
Build regression-based visualizations to model and interpret relationships.
Customize statistical plots using hue, facet grids, and styling for insights.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistical Modeling

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Descriptive Statistics

Seaborn Python: Design & Customize Advanced Visualizations

COURS 33 heures

Ce que vous apprendrez

Prepare and preprocess census datasets for exploratory data analysis.
Create scatter, violin, swarm, heatmap, and multivariate plots in Seaborn.
Enhance chart readability and interpret insights for data storytelling.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Seaborn

Catégorie : Plot (Graphics)

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : Scatter Plots

Catégorie : Statistical Visualization

Catégorie : Exploratory Data Analysis

Catégorie : Data Storytelling

Seaborn Setup: Tools, Data Prep & EDA for Visualization

COURS 44 heures

Ce que vous apprendrez

Configure Python and Seaborn to prepare and explore census datasets.
Generate scatter, violin, heatmap, and multivariate visualizations.
Enhance plots for readability and interpret data insights effectively.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : NumPy

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Data-Driven Decision-Making

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Instructeur

EDUCBA

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Offert par

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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Foire Aux Questions

The Specialization can typically be completed within 6 to 8 weeks, with learners dedicating an average of 3–4 hours per week. This flexible schedule is designed to accommodate both working professionals and students, allowing learners to progress steadily through the courses while building strong, hands-on proficiency in data wrangling and visualization using Python’s Seaborn library. By the end of the program, participants will have gained practical, job-ready skills to create and interpret advanced data visualizations for real-world applications.

Learners should have a basic understanding of Python programming, including working with data structures and libraries such as Pandas. Prior exposure to statistics or data analysis concepts is helpful but not required.

Yes, it is recommended to take the courses in the suggested order. The curriculum is designed to build progressively—from foundational visualizations to advanced statistical analysis—ensuring learners develop a structured, step-by-step mastery of Seaborn.

Upon completing this Specialization, learners will be able to prepare and analyze datasets, design and customize a wide range of visualizations, and apply Seaborn’s statistical tools for exploratory data analysis. They will also gain the ability to interpret complex relationships in data and communicate insights effectively through compelling visual storytelling.