Data Visualization: Βέλτιστες πρακτικές
⚠️ Aυτό το μάθημα δεν είναι ακόμη διαθέσιμο. Μπορείτε όμως να αποκτήσετε από τους πρώτους πρόσβαση!

-
LevelΑρχάριος
-
Duration12 ώρες
-
Last Updated04/04/2025
-
CertificateCertificate of completion
🤝 100% επιστροφή χρημάτων εντός 7 ημερών αν δεν είστε ικανοποιημένοι.
💡Η πρόσβαση στο μάθημα γίνεται άμεσα με το που γίνει η πληρωμή.
📽️ Η παρακολούθηση είναι ασύγχρονη.
Χαρακτηριστικά του μαθήματος
Περιγραφή
Τι θα μάθω;
- Συζήτηση των βασικών αρχών Data Visualization & ιστορική αναδρομή.
- Κατανόηση βασικών εννοιών, κανόνων και πλεονεκτημάτων οπτικοποίησης δεδομένων.
- Κατανόηση των βασικών τύπων dashboards.
- Εξοικίωση χρήσης διαφόρων βασικών γραφημάτων.
- Δημιουργία χρωματικής παλέτας πελατών.
- Συζήτηση και πρακτικές λύσεις σε θέματα προσβασιμότητας.
- Συζήτηση και αποφυγή δημιουργίας παραπλανητικών visualizations.
Curriculum
Καλωσόρισμα
Σημαντικές πληροφορίες σχετικά με το μάθημα.
-
-
-
Προτεινόμενο Εβδομαδιαίο Πλάνο
-
Κανόνες Κοινότητας
-
Ενεργοποίηση Cookies Εμπορικής Προώθησης
-
Νέο: Mini Εκπαιδευτική Καθόδηγηση μόνο για τους μαθητές μας
-
Τελευταία λόγια και… ξεκινάμε!
Εισαγωγή
Σε αυτήν την ενότητα θα κάνουμε μια ιστορική διαδρομή και θα θέσουμε τις βάσεις της Επιστήμης Οπτικοποίησης Δεδομένων.
-
02:51
-
-
Top 5 things to look for (or visualisation in a hurry)
-
How a visualisation is made
08:35 -
One of the first Data Visualization & Pioneers
-
Rules in Data Visualization
-
Benefits of Data Visualization
-
Challenges of Data Visualization
-
Types of Data Visualization
-
AI Prompt: Summary
-
Quiz Ενότητας
Color Accessibility
Σε αυτήν την ενότητα θα συζητηθούν θέματα προσβασιμότητας κατά την δημιουργία reports και dashboards.
-
Challenges of data visualization: Accessibility Issues
-
What colors can color-blind people see?
-
Color Blind Palette
-
How to make charts color blind friendly?
-
Color-blind simulator
-
AI Prompt: Summary
-
Quiz Ενότητας
Color Palette
-
Color Palette Guideline
-
Color Palette Generator
-
AI Prompt: Summary
-
Quiz Ενότητας
Basic Visuals
Σε αυτήν την ενότητα θα συζητήσουμε ενδελεχώς για βασικά γραφήματα που πρέπει να γνωρίζετε.
-
Types of charts
-
When to use each chart?
-
Chart elements
-
Table
-
Pie chart
-
Column & Bar chart
-
Scatter Plot
00:00 -
Line chart
-
Histogram
-
Box or Whisker Plot
-
Treemap
-
Waterfall Chart
-
Funnel Chart
-
AI Prompt: Summary
-
Quiz Ενότητας
Best Practices
Σε αυτήν την ενότητα θα συζητήσουμε για βέλτιστες πρακτικές κατά την δημιουργία των data visualizations.
-
Create a plan for effective Data Visualization
-
Demo: Flight Performance Dashboard
-
Principle 1: Data Credibility
-
Principle 2: Contextualized Information
00:00 -
Principle 3: Simple and Focused Design
-
Principle 4: Audience Centric Approach
-
Principle 5: Storytelling
00:00 -
Demo: Student’s Performance Data
00:00 -
AI Prompt: Summary
-
Quiz Ενότητας
Misleading Visuals
Σε αυτήν την ενότητα θα δούμε πραγματικά παραδείγματα παραπλανητικών γραφημάτων, καθώς και τι να αποφεύγουμε ώστε να μην γινόμαστε και εμείς παραπλανητικοί.
-
Different reasons for misleading visualization of data
-
Misleading Visual No1
-
Misleading Visual No2
-
Misleading Visual No3
-
Misleading Visual No4
-
Avoid Misleading Visualizations
Dashboards
Σε αυτήν την ενότητα θα μιλήσουμε για τα dashboards και κυρίως τι τύποι υπάρχουν ανάλογα με την περίπτωση.
-
Benefits of using Dashboards
-
Limitations and Potential Issues
-
Strategic Dashboard
-
Analytical Reports
-
Operational Dashboard
-
Dashboard Design Principles
-
AI Prompt: Summary
-
Quiz Ενότητας
Data Storytelling
Σε αυτήν την ενότητα θα γίνει μια σύντομη εισαγωγή σχετικά με το Data Storytelling.
-
Definition
-
Engage your Audience
-
Create Compelling Visuals
00:00 -
Tell the story in an Interesting Narrative
-
AI Prompt: Summary
-
Quiz Ενότητας
Επόμενα Βήματα
-
Διαφάνειες
-
Σύνδεσμοι & Cheatsheets
-
Κάντε Join την κοινότητά μας!
-
Αξιολόγηση και Κοινοποίηση της Επιτυχίας σας!
Λάβε Πιστοποίηση
Βάλε αυτήν την πιστοποίηση στο βιογραφικό σου για να αναδείξεις τις δεξιότητές σου στους Recruiters!

Αξιολογήσεις και Κριτικές Μαθητών
-
LevelΑρχάριος
-
Duration12 ώρες
-
Last Updated04/04/2025
-
CertificateCertificate of completion
🤝 100% επιστροφή χρημάτων εντός 7 ημερών αν δεν είστε ικανοποιημένοι.
💡Η πρόσβαση στο μάθημα γίνεται άμεσα με το που γίνει η πληρωμή.
📽️ Η παρακολούθηση είναι ασύγχρονη.
Η Καθοδηγήτρια

Κοινό
- Επαγγελματίες που δημιουργούν Reports με χρήση γραφημάτων
- Επαγγελματίες που δημιουργούν Dashboards
- Επαγγελματίες που οπτικοποιούν δεδομένα
- Προγραμματιστές (Software Developers) που δημιουργούν Dashboards
- Data Analysts
- Επαγγελματίες Business Intelligence
- Business Analysts
- Data Scientists
Υλικό
- Επεξηγηματικά Βίντεο
- Διαφάνειες
- Παραδείγματα Data Visualization
- Quiz Γνώσεων
- Τελική Αξιολόγηση Γνώσεων
- Cheatsheet
Απαιτήσεις
- Έχετε ενεργοποιημένα τα Cookies Προώθησης
Αξιολογήσεις Μαθητών
Συχνές Ερωτήσεις
Τίτλοι σπουδών όπως:
- Μαθηματικά,
- Στατιστική,
- Διοίκηση Επιχειρήσεων,
- Οικονομικά,
- ή Πληροφορική.
Ωστόσο, οι παραπάνω περιπτώσεις δεν χρειάζεται να σε περιορίσουν ώστε να αλλάξεις το αντικείμενο καριέρας σου και να ακολουθήσεις καριέρα στα Data Analytics.
Όπως σε κάθε επάγγελμα, χρειάζεται να αποκτήσεις πολλαπλές δεξιότητες. Έτσι, και οι ρόλοι που σχετίζονται με Data Analytics χρειάζονται αρκετές δεξιότητες τις οποίες όμως θα βρεις επαρκές υλικό και εξάσκηση στην Data Tutor μέσω των μαθημάτων, αλλά και των εκπαιδευτικών υπηρεσιών καθοδήγησης και προετοιμασίας!
Η Εκπαιδευτική Πλατφόρμα Data Tutor διαθέτει πληθώρα διαφορών σε σχέση με άλλες εκπαιδευτικές πλατφόρμες. Ενδεικτικά:
- Επαγγελματίας του χώρου σας καθοδηγεί σε project με πραγματικά δεδομένα και πραγματικές περιπτώσεις που δύναται να αντιμετωπίσετε στην πραγματική δουλειά.
- Η καθοδήγηση δεν περιορίζεται μόνο σε project, αλλά και σε γενικότερες γνώσεις που μπορείτε να πάρετε μέσω 1:1 συναντήσεις.
- Συναντήσεις mentoring/coaching είναι διαθέσιμες για εσάς προκειμένου να θέσετε ένα πλάνο από το Α-Ω.
- Μετά την ολοκλήρωση των projects και της μελέτης δεν ήρθε το τέλος. Το παλεύουμε μαζί να είστε πανέτοιμοι για συνεντεύξεις.
- Το υλικό των μαθημάτων είναι στα Αγγλικά, αλλά τα βίντεο, οι ασκήσεις και το Project στα Ελληνικά.
Ναι, τα μαθήματα κορμού που περιλαμβάνονται σε εκπαιδευτικά πακέτα έχουν όλα από ένα (1) Project.
Στην καθοδήγηση των μαθημάτων η καθοδηγήτρια έρχεται σε επικοινωνία μαζί σου για να σου προσφέρει βελτίωση του τελικού σου project. Στην εκπαιδευτική καθοδήγηση λαμβάνεις online 1:1 καθοδήγηση πάνω σε γνώσεις και ύλη των μαθημάτων που προσφέρονται πάντοτε με βάση τις προσωπικές σου ανάγκες. Οι συναντήσεις αυτές είναι προγραμματισμένες εκ των προτέρων ύστερα από συνεννόηση με την καθοδηγήτρια. Τέλος, η εκπαιδευτική καθοδήγηση προσφέρει σύνολο 3 ώρες και το πλήθος των ωρών δεν είναι καθόλου τυχαίο. Μέσα από την εμπειρία της καθοδηγήτριας, 3 – 4 ώρες χρειάζονται σε συνδυασμό με την μελέτη και την προσωπική εξάσκηση για να βοηθηθείς στην επίλυση των αποριών σου.
Μερικοί από τους λόγους για τους οποίους θα προτιμούσε κανείς εκπαιδευτική καθοδήγηση είναι οι παρακάτω:
- Για να καλύψουμε όλες αυτές τις ερωτήσεις και απορίες που δεν μπορέσαμε να κάνουμε διότι προέκυψαν στην πορεία
- Για να εκπαιδευτούμε σε εργαλεία που δεν προσφέρονται μέσα από ήδη υπάρχοντα προγράμματα σπουδών
- Για να μάθουμε λεπτομέρειες σε τεχνολογίες και εργαλεία που δεν μπορέσαμε να βρούμε μέσα από τα διαθέσιμα προγράμματα σπουδών
- Γιατί θέλουμε σε σύντομο χρονικό διάστημα, να ανανεώσουμε κάποιες γνώσεις μας ώστε να ψάξουμε για εργασία
- κ.ά.
Αν ταυτίζεσαι με την πλειονότητα των παραπάνω, τότε η εκπαιδευτική καθοδήγηση είναι αυτή την στιγμή αυτό που χρειάζεσαι.
Η φράση “Γίνε και εσύ Data Analyst σε 30 ημέρες…” είναι μια απάτη. Για να μπορέσει κανείς να γίνει επαγγελματίας σε ένα πεδίο χρειάζεται χρόνο να μελετήσει, συνεχή εξάσκηση, επιπλέον πρακτική, και διαρκή “περιέργεια” το πώς δουλεύει το κάθε τι. Το συγκεκριμένο εκπαιδευτικό πακέτο με το πλήθος των μαθημάτων και ακολουθώντας το εβδομαδιαίο πλάνο μελέτης, απαιτεί τουλάχιστον 8 μήνες.

Δεν είσαι ακόμη σίγουρος/η;
Μην διστάσεις να κλείσεις μια 15' δωρέαν συνάντηση με την καθοδηγήτρια της Data Tutor.
Φρόντισε απλώς να περιγράψεις εν συντομία τον προβληματισμό σου.
Δεν είσαι ακόμη σίγουρος/η;
