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"Una imagen vale mas que mil palabras". Todos estamos familiarizados con esta expresión. Se aplica especialmente cuando se trata de explicar la información obtenida del análisis de conjuntos de datos cada vez más grandes. La visualización de datos juega un papel esencial en la representación de datos tanto a pequeña como a gran escala. Una de las habilidades clave de un científico de datos es la capacidad de contar una historia convincente, visualizando datos y hallazgos de una manera accesible y estimulante. Aprender a aprovechar una herramienta de software para vis
"Una imagen vale mas que mil palabras".
Todos estamos familiarizados con esta expresión.
Se aplica especialmente cuando se trata de explicar la información obtenida del análisis de conjuntos de datos cada vez más grandes.
La visualización de datos juega un papel esencial en la representación de datos tanto a pequeña como a gran escala.
Una de las habilidades clave de un científico de datos es la capacidad de contar una historia convincente, visualizando datos y hallazgos de una manera accesible y estimulante.
Aprender a aprovechar una herramienta de software para visualizar datos también le permitirá extraer información, comprender mejor los datos y tomar decisiones más eficaces.
El objetivo principal de este curso de Visualización de datos con Python es enseñarle cómo tomar datos que a primera vista tienen poco significado y presentarlos en una forma que tenga sentido para las personas.
Se han desarrollado varias técnicas para presentar datos visualmente, pero en este curso utilizaremos varias bibliotecas de visualización de datos en Python, a saber, Matplotlib, Seaborn y Folium.
OFERTA POR TIEMPO LIMITADO: La suscripción cuesta solo $ 39 USD por mes para acceder a materiales calificados y un certificado.
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<p><h3Introducción a las herramientas de visualización de datos</h3></p><p>En este módulo, aprenderá sobre la visualización de datos y algunas de las mejores prácticas que debe tener en cuenta al crear gráficos y elementos visuales. También aprenderá sobre la historia y la arquitectura de Matplotlib y aprenderá sobre el trazado básico con Matplotlib. Además, aprenderá sobre el conjunto de datos sobre inmigración a Canadá, que se utilizará ampliamente a lo largo del curso. Finalmente, aprenderá brevemente cómo leer archivos csv en un marco de datos de pandas y procesar y manipular los datos en el marco de datos, y cómo generar gráficos de líneas usando Matplotlib.</p>
<p><h3Herramientas de visualización básicas y especializadas</h3></p><p>En este módulo, aprenderá sobre gráficos de área y cómo crearlos con Matplotlib, histogramas y cómo crearlos con Matplotlib, gráficos de barras y cómo crearlos con Matplotlib, gráficos circulares y cómo crearlos con Matplotlib, diagramas de caja. y cómo crearlos con Matplotlib, y diagramas de dispersión y diagramas de burbujas y cómo crearlos con Matplotlib.</p>
<p><h3Visualizaciones avanzadas y datos geoespaciales</h3></p><p>En este módulo, aprenderá acerca de las herramientas de visualización avanzadas, como los gráficos de gofres y las nubes de palabras, y cómo crearlas. También aprenderá sobre seaborn, que es otra biblioteca de visualización, y cómo usarla para generar gráficos de regresión atractivos. Además, aprenderá sobre Folium, que es otra biblioteca de visualización, diseñada especialmente para visualizar datos geoespaciales. Por último, aprenderá a utilizar Folium para crear mapas de diferentes regiones del mundo, a superponer marcadores en la parte superior de un mapa y a crear mapas de coropletas.</p>
<p><h3Creación de paneles con Plotly y Dash</h3></p><p>En este módulo, comenzará con la creación de paneles utilizando la biblioteca Plotly. Creará un panel con el tema "Rendimiento de vuelos de aerolíneas nacionales de EE. UU.". Para ello, utilizará un conjunto de datos de rendimiento puntual, Plotly y Dash de una aerolínea de EE. UU. Aprendidos a lo largo del curso. Los laboratorios prácticos seguirán cada concepto para que se sienta cómodo con el uso de la biblioteca. Las listas de lectura harán referencia a recursos adicionales para aprender más sobre los conceptos cubiertos.</p>
<p><h3Proyecto final</h3></p><p></p>
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Data Scientist and Developer Advocate
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