Temario del curso

Introducción

  • Descripción general de los conceptos básicos de visualización de datos
  • Técnicas y herramientas de visualización

Empezar

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

Creación de diagramas de líneas y gráficos con Matplotlib

  • Creación de trazados de líneas básicas
  • 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
  • Trazado 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 glifos 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 la ciencia de datos
  • Python Experiencia en programación

Audiencia

  • Analistas de datos
  • Científicos de datos
 14 Horas

Formación Corporativa a Medida

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  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
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