‫Hey, Monster Man, tolle Arbeit bisher, das ist Bruno.
‫Hey, hör zu, tolle Arbeit beim letzten Projekt, aber wir haben einen anderen Kunden und sie brauchen das so schnell wie möglich.
‫Wir haben ein Krankenhaus mit einer Menge Patientenakten und sie haben keine Ahnung, wie man Excel verwendet.
‫Sie verstehen nicht wirklich alles, was die Zahlen bedeuten.
‫Wir brauchen etwas Visuelles, damit sie verstehen und vorhersagen können, ob ein Patient eine Herzkrankheit hat oder
‫eine Herzkrankheit bekommt oder nicht.
‫Hier also einige Daten.
‫Sie müssen es mir visualisieren und hübsch aussehen lassen, damit wir es dem Krankenhaus präsentieren können.
‫Damit bist du cool, oder?
‫Alles klar, großartig.
‫Ich habe gehört, dass diese Bibliothek Matplotlib die Arbeit erledigen wird.
‫Übrigens, die Kunden mögen die Farbe Blau sehr, also stellen Sie sicher, dass die Visualisierungen in Blau sind.
‫Ich kenne eine seltsame Bitte, aber hey, sie zahlen uns das Geld.
‫Wir müssen tun, was sie sagen.
‫Alles klar, alle zusammen, es ist an der Zeit, etwas über Datenvisualisierung zu lernen.
‫Dies ist ein wirklich lustiges Thema, weil wir hübsche Visualisierungen erstellen können, hübsche Diagramme, um Daten besser zu
‫verstehen.
‫Denken Sie jedoch daran, dass die Datenvisualisierung eines dieser kniffligen Dinge ist, bei denen es sehr einfach sein
‫kann, etwas Visuelles zu erstellen.
‫Aber der wichtigste Teil ist, etwas zu schaffen, das tatsächlich Bedeutung hat.
‫Es ist sehr einfach, Datenvisualisierungen falsch zu machen, ein Diagramm zu präsentieren, das irreführend ist, ein Diagramm, das
‫nicht genau ist.
‫Bei der Datenvisualisierung müssen wir sicherstellen, dass das, was wir visuell darstellen, genau, präzise
‫und aussagekräftig ist.
‫Das ist unsere Aufgabe.
‫Ein Data Scientist verwandelt nutzlose Daten in nützliche Daten, und die Datenvisualisierung spielt dabei eine große
‫Rolle.
‫Also lasst uns anfangen.