Palestra: Advanced Data Visualizations In Jupyter Notebooks
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Pontos Principais
- Using interactive widgets in the Jupyter Notebook
- Demos of advanced visualization apps and dashboards using just python code
Resumo
Jupyter Notebooks are becoming the IDE of choice for data scientists and researchers. They provide the users with a nice exploratory environment where they can quickly research and prototype different models and visualize the results all in one place.
With widget libraries like ipywidgets and bqplot, users can now create rich applications, dashboards and tools by just using python code.
In this talk, we will see how we can build advanced data visualization applications and interactive plots in Jupyter notebooks. We'll look at use-cases including time series analysis using interval selectors, visualizations of machine learning models, analysis of equity markets and finally tools for building, training and diagnosing deep learning models.
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