У нас вы можете посмотреть бесплатно UIDAI Data Hackathon 2026: Visualizing 10 Lakh Aadhaar Records | Final Part: Graphs & Charts 📊 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
Finally, the Grand Finale! 🚀 Ab tak humne data load kiya, clean kiya aur ranking nikaali. Lekin sirf Excel sheets ya tables se aap hackathon nahi jeet sakte - Judges ko chahiye Visuals! Is final video (Part 4) mein hum Python ki Matplotlib aur Seaborn libraries ka use karke apne Aadhaar analysis ko professional graphs aur charts mein badlenge. Agar aapne charon parts dekh liye hain, toh ab aapke paas ek complete End-to-End Data Analysis Project taiyar hai UIDAI Hackathon 2026 ke liye! In this video, you will learn: Bar Charts: Top 10 aur Bottom 10 States ko compare karna. Pie Charts: Gender aur Age distribution dikhana. Line Charts: Enrollment trends ko samajhna. Professional Styling: Graphs ko sundar aur readable banana. Presentation Tip: In graphs ko apne hackathon PPT mein kaise use karein. TIMESTAMPS: 0:00 Intro: Recap and why visuals matter 0:26 Cover 4 Big Steps 1:41 Why matplotlib use here 3:32 Coding Tutorial: State-wise Bar Graphs Top 10 Visual 5:19 How to save graphs as images for PPT 6:36 Styling: Adjusting Colors and Themes 8:30 Line Charts: Analyzing Enrollment Trends 9:20 Bottom 10 States Visual 11:35 Trick: Showing all charts simultaneously 12:31 Customizing Labels and Titles 16:28 Pie Charts: Demographic and Gender Pulse RESOURCES: Full Playlist (Part 1-4): (https://shorturl.at/9nL7T) Part 4 Code (Source Code): https://shorturl.at/gUfCs) Connect on X (Twitter): [https://x.com/TechSkillsAnand](https://www.google.com/search?q=https...) #UIDAI #DataHackathon2026 #DataVisualization #PythonGraphs #Matplotlib #Seaborn #AadhaarAnalysis #DataScienceIndia #FinalPart #PythonTutorial #DataAnalytics