Mastering Data Visualization in Analytics using Python (2024)

Regeln für den Video-Bereich:

In den Börsenbereich gehören nur Angebote die bereits den Allgemeinen Regeln entsprechen.

Einteilung

- Folgende Formate gehören in die angegeben Bereiche:
- Filme: Encodierte Filme von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format DivX, XviD und x264.
- DVD: Filme im Format DVD5, DVD9 und HD2DVD.
- HD: Encodierte Filme mit der Auflösung 720p oder darüber von BluRay, DVD, R5, TV, Screener sowie Telesyncs im Format x264.
- 3D: Encodierte Filme von BluRay, die in einem 3D Format vorliegen. Dies gilt auch für Dokus, Animation usw.
- Serien: Cartoon/Zeichentrick, Anime, Tutorials, Dokumentationen, Konzerte/Musik, Sonstiges sind demnach in die entsprechenden Bereiche einzuordnen, auch wenn sie beispielsweise im High Definition-Format oder als DVD5/DVD9/HD2DVD vorliegen. Ausnahme 3D.
- Bereich Englisch: Englische Releases gehören immer in diesen Bereich.
- Bereich Talk: Der Bereich, in dem über die Releases diskutiert werden kann, darf, soll und erwünscht ist.

Angebot/Beitrag erstellen

- Ein Beitrag darf erst dann erstellt werden, wenn der Upload bei mindestens einem OCH komplett ist. Platzhalter sind untersagt.
- Bei einem Scenerelease hat der Threadtitel ausschließlich aus dem originalen, unveränderten Releasenamen zu bestehen. Es dürfen keine Veränderungen wie z.B. Sterne, kleine Buchstaben o.ä. vorgenommen werden. Ausnahme Serienbörse:
- Bei einem Sammelthread für eine Staffel entfällt aus dem Releasename natürlich der Name der Folge. Beispiel: Die Simpsons S21 German DVDRip XviD - ITG
- Dementsprechend sind also u.a. verboten: Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist.

Aufbau des Angebots und Threadtitel

Der Titel nach folgendem Muster erstellt zu werden. <Name> [3D] [Staffel] [German] <Jahr> <Tonspur> [DL] [Auflösung] <Quelle> <Codec> - <Group>
Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 DVDRip XviD - iND
Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL BDRip x264 - iND
Beispiel: The Dark Knight 2008 AC3 DL BDRip XviD - iND
Beispiel: The Dark Knight German 2008 AC3 720p BluRay x264 iND
Beispiel: The Dark Knight 2008 DTS DL 1080p BluRay x264 iND
Beispiel: Die Simpsons S01 German AC3 DVDRip XviD iND
Beispiel: Die Simpsons S20 German AC3 720p BluRay x264 iND
Beispiel: Sword Art Online II Ger Sub 2014 AAC 1080p WEBRip x264 - peppermint
Entsprechend sind also u.a. verboten: Sonderzeichen wie Klammern, Sterne, Ausrufezeichen, Unterstriche, Anführungszeichen / Erweiterungen wie "Tipp", "empfehlenswert", "only", "reup", usw. / jegliche andere Zusatzinformation oder Ergänzung, welche nicht in obiger Beschreibung zu finden ist
Ausnahmen hiervon können in den Bereichen geregelt sein.

Die Beiträge sollen wie folgt aufgebaut werden:
Überschrift entspricht dem Threadtitel
Cover
kurze Inhaltsbeschreibung
Format, Größe, Dauer sind gut lesbar für Downloader außerhalb des Spoilers zu vermerken
Nfo sind immer Anzugeben und selbige immer im Spoiler in Textform.
Sind keine Nfo vorhanden z.B. Eigenpublikationen, sind im Spoiler folgende Dateiinformationen zusätzlich anzugeben :
Quelle
Video (Auflösung und Bitrate)
Ton (Sprache, Format und Bitrate der einzelnen Spuren)
Untertitel (sofern vorhanden)
Hosterangabe in Textform außerhalb eines Spoiler mit allen enthaltenen Hostern.
Bei SD kann auf diese zusätzlichen Dateiinformationen verzichtet werden.

Alle benötigten Passwörter sind, sofern vorhanden, in Textform im Angebot anzugeben.
Spoiler im Spoiler mit Kommentaren :"Schon Bedankt?" sind unerwünscht.

Releases

- Sind Retail-Release verfügbar, sind alle anderen Variationen untersagt. Ausnahmen: Alle deutschen Retail-Release sind CUT, in diesem Fall sind dubbed UNCUT-Release zulässig.
- Im Serien-Bereich gilt speziell: Wenn ein Retail vor Abschluss einer laufenden Staffel erscheint, darf diese Staffel noch zu Ende gebracht werden.62
- Gleiche Releases sind unbedingt zusammenzufassen. Das bedeutet, es ist zwingend erforderlich, vor dem Erstellen eines Themas per Suchfunktion zu überprüfen, ob bereits ein Beitrag mit demselben Release besteht. Ist dies der Fall, ist der bereits vorhandene Beitrag zu verwenden.
- P2P und Scene Releases dürfen nicht verändert oder gar unter einem iND Tag eingestellt werden.

Support, Diskussionen und Suche

- Supportanfragen sind entweder per PN oder im Bereich Talk zu stellen.
- Diskussionen und Bewertungen sind im Talk Bereich zu führen. Fragen an die Uploader haben ausschließlich via PN zu erfolgen, und sind in den Angeboten untersagt.
- Anfragen zu Upload-Wünschen sind nur im Bereich Suche Video erlaubt. Antworten dürfen nur auf Angebote von MyBoerse.bz verlinkt werden.

Verbote

- Untersagt sind mehrere Formate in einem einzigen Angebotsthread, wie beispielsweise das gleichzeitige Anbieten von DivX/XviD, 720p und 1080p in einem Thread. Pro Format, Release und Auflösung ist ein eigener Thread zu eröffnen.
- Grundsätzlich ebenso verboten sind Dupes. Uploader haben sich an geeigneter Stelle darüber zu informieren, ob es sich bei einem Release um ein Dupe handelt.
- Gefakte, nur teilweise lauffähige oder unvollständige Angebote sind untersagt. Dies gilt auch für eigene Publikationen, die augenscheinlich nicht selbst von z.B. einer DVD gerippt wurden. Laufende Serien, bei denen noch nicht alle Folgen verfügbar sind, dürfen erstellt und regelmäßig geupdatet werden.
- Untersagt sind Angebote, welche nur und ausschließlich in einer anderen Sprache als deutsch oder englisch vorliegen. Ausnahmen sind VORHER mit den Moderatoren zu klären.

Verstoß gegen die Regeln

- Angebote oder Beiträge, die gegen die Forenregeln verstoßen, sind über den "Melden"-Button im Beitrag zu melden.

Mastering Data Visualization in Analytics using Python (2024)

FAQs

Is Python good for data visualization? ›

In this field, Python enthusiasts continue to advocate that Python offers some of the best data visualization libraries available, making data analysis quicker and easier than ever before.

How do I learn data visualization in Python? ›

The process of finding trends and correlations in our data by representing it pictorially is called Data Visualization. To perform data visualization in python, we can use various python data visualization modules such as Matplotlib, Seaborn, Plotly, etc.

Is data analytics with Python easy? ›

There are a few characteristics that make Python stand out among programming languages when it comes to analyzing data. Python is very easy to learn. The language features clear syntax and easy readability, so users can familiarize themselves with the tool pretty quickly.

Which data visualization tool is best for Python? ›

Matplotlib is the backbone of Data Visualization Python that provides an open-source platform for representing intricate patterns in meaningful ways. Matplotlib offers a wide range of plot options, modification features, and various functions for users to produce all sorts of visualizations.

Can Python replace Tableau? ›

Introducing PyGWalker: Replace your tableau in Python with an open-source library. Welcome to the cutting edge of data science, where PyGWalker, an innovative Python library, transforms Jupyter Notebooks into dynamic, interactive data visualization studios.

Why use Tableau instead of Python? ›

The integration of Tableau with Python allows users to leverage the strengths of both tools. Python can handle complex data manipulation tasks, statistical analysis, and machine learning models, while Tableau can provide a user-friendly interface for interactive visualizations and sharing insights.

How do I start learning Python for data analytics? ›

How to Learn Python for Data Science
  1. Step 1: Learn Python fundamentals. Everyone starts somewhere. ...
  2. Step 2: Practice with hands-on learning. ...
  3. Step 3: Learn Python data science libraries. ...
  4. Step 4: Build a data science portfolio as you learn Python. ...
  5. Step 5: Apply advanced data science techniques.

What is the best way to learn data visualization? ›

My Tips on (Getting into) Data Visualization
  1. Find your dataviz niche. ...
  2. Learn the best practices. ...
  3. Create lots and lots of visuals. ...
  4. Pick topics that interest you. ...
  5. Build up a portfolio (and website) ...
  6. Focus on design or data skills first? ...
  7. Join the Data Visualization Society. ...
  8. Bonus: Curate your inspiration.
Oct 22, 2020

Is data visualization hard to learn? ›

If you want to learn to visualize data, you may wonder how hard it is to create visualizations that convey data findings. The good news is that you can easily learn how to make basic data visualizations with practice and instruction.

How much Python is enough for data analyst? ›

Python Fundamentals: Data analysts should have a solid understanding of basic Python programming concepts such as data types, variables, loops, conditionals, functions, and libraries. Data Manipulation: Proficiency in libraries such as Pandas is essential for data cleaning, manipulation, and analysis.

Can I be a data analyst with only Python? ›

Data analysts will usually work with several programming languages, which means there is no wrong or right choice. Essentially, you'll need to master SQL for querying and manipulating databases, but you'll then need to choose between R and Python for your next programming language.

Can I be a data analyst with just Python? ›

Start your journey to becoming a data analyst using Python - one of the most popular programming languages in the world. No prior coding experience is required; you'll start from scratch and learn how to import, clean, manipulate, and visualize data—all integral skills for any aspiring data professional or researcher.

Why is Python better than Excel for data visualization? ›

Python code is reproducible and compatible, which makes it suitable for further manipulation by other contributors who are running independent projects. Unlike the VBA language used in Excel, data analysis using Python is cleaner and provides better version control.

What is the most popular Python visualization? ›

Below you will find 15 best examples of them.
  • Matplotlib. According to preliminary statistics, Matplotlib is currently the most frequently used data visualization library. ...
  • Seaborn. To work with static visualization, the library called Seaborn is an excellent choice. ...
  • Plotnine (ggplot) ...
  • Bokeh. ...
  • Pygal. ...
  • Plotly. ...
  • Geoplotlib. ...
  • Gleam.
Nov 2, 2023

Which dataset is best for data visualization? ›

Below mentioned are some of the best datasets for data visualization which are also useful datasets for data visualization projects:
  • BuzzFeed. ...
  • The U.S. Census Bureau. ...
  • FiveThirtyEight. ...
  • Singapore Public Data. ...
  • ProPublica. ...
  • Earth Data. ...
  • The GDELT Project. ...
  • AWS Covid Job Impacts.
Sep 12, 2023

What are the cons of Python for data visualization? ›

Some of the disadvantages of Python include its slow speed and heavy memory usage. It also lacks support for mobile environments, database access, and multi-threading. However, it is a good choice for rapid prototyping, and is widely used in data science, machine learning, and server-side web development.

What is the best language for data Visualisation? ›

Best Programming Languages for Data Visualization
  • R Programming Language: A Statistical Powerhouse.
  • Scala: Scalability and Concurrency for Big Data Visualization.
  • Matlab: Interactive Visualization with Simplicity.
  • Python: Versatility and Community Support.
  • Java: Robust and Scalable Visualization Solutions.
Mar 1, 2024

Why Python is popular for data visualization? ›

Python has become a popular programming language for data analysis and data science due to its simplicity, versatility, and a wide range of libraries and frameworks specifically designed for data manipulation, exploration, and visualization.

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Author: Velia Krajcik

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Name: Velia Krajcik

Birthday: 1996-07-27

Address: 520 Balistreri Mount, South Armand, OR 60528

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Job: Future Retail Associate

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Introduction: My name is Velia Krajcik, I am a handsome, clean, lucky, gleaming, magnificent, proud, glorious person who loves writing and wants to share my knowledge and understanding with you.