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Programa del Curso
Introducción
- Descripción general de los conceptos básicos de visualización de datos
- Técnicas y herramientas de visualización
Empezar
- Instalación de las Python librerías (Matplotlib, Seaborn, Bokeh y Folium)
- Casos de uso y ejemplos prácticos
Creación de diagramas de líneas y gráficos con Matplotlib
- Creación de trazados lineales básicos
- Adición de estilos, ejes y etiquetas
- Combinación de varias parcelas
- Creación de gráficos de barras, gráficos circulares e histogramas
Creación de visualizaciones complejas con Seaborn
- Visualización de Pandas DataFrame
- Representación gráfica de barras y agregados
- Implementación de gráficos de KDE, Box y Violin
- Análisis de distribuciones estadísticas
Hacer que las visualizaciones sean interactivas con Bokeh
- Trazado con pictogramas básicos
- Creación de diseños para varias visualizaciones
- Estilo y atributos visuales
- Adición de interactividad (leyendas interactivas, acciones de desplazamiento y widgets)
- Implementación de selecciones vinculadas
Visualización de datos geoespaciales con Folium
- Trazado de mapas interactivos
- Uso de capas y mosaicos
- Adición de marcadores y trazados
Solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de ciencia de datos
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Analistas de datos
- Científicos de datos
14 horas
Testimonios (4)
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