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Temario del curso

Introducción

  • Visión general de los conceptos fundamentales de la visualización de datos.
  • Técnicas y herramientas de visualización.

Primeros pasos

  • Instalación de las bibliotecas de Python (Matplotlib, Seaborn, Bokeh y Folium).
  • Casos de uso y ejemplos prácticos.

Creación de diagramas de línea y gráficos con Matplotlib

  • Creación de diagramas de línea básicos.
  • Agregado de estilos, ejes y etiquetas.
  • Combinación de múltiples diagramas.
  • Creación de gráficos de barras, gráficos circulares e histogramas.

Construcción de visualizaciones complejas con Seaborn

  • Visualización de DataFrames de Pandas.
  • Plotting de barras y agregados.
  • Implementación de gráficos KDE, de caja y de violín.
  • Análisis de distribuciones estadísticas.

Hacer las visualizaciones interactivas con Bokeh

  • Plotting con glifos básicos.
  • Creación de diseños para múltiples visualizaciones.
  • Estilo y atributos visuales.
  • Agregado de interactividad (leyendas interactivas, acciones al pasar el cursor y widgets).
  • Implementación de selecciones vinculadas.

Visualización de datos geoespaciales con Folium

  • Plotting de mapas interactivos.
  • Uso de capas y mosaicos.
  • Agregado de marcadores y trayectorias.

Resolución de problemas

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los conceptos de ciencia de datos.
  • Experiencia en programación con Python.

Público objetivo

  • Analistas de datos.
  • Científicos de datos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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