Temario del curso
Introducción a Google Colab para visualización
- Descripción general de Google Colab
- Configuración de Google Colab
- Navegación por la interfaz de Google Colab
Iniciación a la visualización de datos
- Importancia de la visualización de datos
- Introducción a las bibliotecas de visualización en Python
Trazado básico con Matplotlib
-
Creación de gráficos simples
- Gráficos de líneas
- Gráficos de barras
- Gráficos circulares (de pastel)
-
Personalización de gráficos
- Títulos, etiquetas y leyendas
- Colores, estilos y temas
Trazado avanzado con Matplotlib
- Subtramas y múltiples gráficos
- Trabajo con anotaciones
- Guardar y exportar gráficos
Introducción a Seaborn
- Descripción general de Seaborn
-
Creación de gráficos estadísticos
- Gráficos de distribución
- Gráficos de regresión
- Gráficos categóricos
Personalización de gráficos de Seaborn
- Estética y temas
- Personalizaciones avanzadas
- Combinar Seaborn con Matplotlib
Manejo y visualización de conjuntos de datos del mundo real
- Importación de conjuntos de datos
- Limpieza y preparación de datos
- Visualización de datos complejos
Proyectos de visualización colaborativa
- Compartir y colaborar en cuadernos
- Funciones de colaboración en tiempo real
- Mejores prácticas para proyectos colaborativos
Consejos y mejores prácticas
- Técnicas efectivas de visualización de datos
- Evitar errores comunes en la visualización
- Mejorar el atractivo visual y la claridad
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Familiaridad con conceptos básicos de datos
Público objetivo
- Científicos de datos
- Profesionales de datos
Testimonios (3)
talleres, ejemplos prácticos
Martin Stuparek - Orange Slovensko, a.s.
Curso - Monitoring with Grafana
Traducción Automática
El contenido es muy útil y el formador lo hace aún más fácil de entender
Ibrahim Al mayahi - Vastech SA
Curso - Advanced Elasticsearch and Kibana Administration
Traducción Automática
El material teorico mostrado y el detalle de las practicas