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InicioPythonIntroducción a la visualización de datos con Seaborn

Introducción a la visualización de datos con Seaborn

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Descripción del curso

Seaborn es una potente biblioteca de Python que facilita la creación de visualizaciones de datos informativas y atractivas. Este curso de 4 horas proporciona una introducción a cómo puede utilizar Seaborn para crear una variedad de gráficos, incluyendo gráficos de dispersión, gráficos de recuento, gráficos de barras y gráficos de caja, y cómo puede personalizar sus visualizaciones.

Explorarás esta biblioteca y crearás gráficos Seaborn basados en diversos conjuntos de datos del mundo real, como la exploración de cómo cambia la contaminación atmosférica en una ciudad a lo largo del día y el estudio de lo que les gusta hacer a los jóvenes en su tiempo libre. Estos datos le brindarán la oportunidad de conocer de primera mano las ventajas de Seaborn, entre ellas la facilidad para crear subparcelas en una sola figura y el cálculo automático de intervalos de confianza.

Al final de este curso, será capaz de utilizar Seaborn en diversas situaciones para explorar sus datos y comunicar eficazmente los resultados de su análisis de datos a otras personas. Estas habilidades son muy solicitadas por analistas de datos, científicos de datos y cualquier otro trabajo que pueda implicar la creación de visualizaciones de datos. Si desea continuar su aprendizaje, este curso forma parte de varios temas, incluido el de Visualización de datos, en el que podrá añadir más bibliotecas y técnicas a su conjunto de conocimientos.
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Visualización de datos con Python

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  1. 1

    Introducción a Seaborn

    Gratuito

    ¿Qué es Seaborn y cuándo debe utilizarse? En este capítulo lo descubrirá. Además, aprenderá a crear gráficos de dispersión y de recuento tanto con listas de datos como con pandas DataFrames. También conocerá una de las grandes ventajas de utilizar Seaborn: la posibilidad de añadir fácilmente una tercera variable a sus gráficos mediante el uso del color para representar diferentes subgrupos.

    Reproducir Capítulo Ahora
    Introducción a Seaborn
    50 xp
    Hacer un gráfico de dispersión con listas
    100 xp
    Realización de un gráfico de recuento con una lista
    100 xp
    Uso de pandas con Seaborn
    50 xp
    "Datos "ordenados" frente a "desordenados
    100 xp
    Realización de un gráfico de recuento con un DataFrame
    100 xp
    Añadir una tercera variable con el tono
    50 xp
    Gráficos de tonos y dispersión
    100 xp
    Gráficos de tonos y recuentos
    100 xp
  2. 2

    Visualización de dos variables cuantitativas

    En este capítulo, creará y personalizará gráficos que visualizan la relación entre dos variables cuantitativas. Para ello, utilizarás gráficos de dispersión y de líneas para estudiar cómo cambia el nivel de contaminación atmosférica en una ciudad a lo largo de un día y cómo se relacionan los caballos de potencia con la eficiencia del combustible en los coches. También verá otra gran ventaja de utilizar Seaborn: ¡la posibilidad de crear fácilmente subtramas en una sola cifra!

    Reproducir Capítulo Ahora
  3. 3

    Visualización de una variable categórica y cuantitativa

    Las variables categóricas están presentes en casi todos los conjuntos de datos, pero destacan especialmente en los datos de encuestas. En este capítulo, aprenderá a crear y personalizar gráficos categóricos como gráficos de caja, gráficos de barras, gráficos de recuento y gráficos de puntos. Por el camino, explorará los datos de encuestas realizadas a jóvenes sobre sus intereses, a estudiantes sobre sus hábitos de estudio y a hombres adultos sobre sus sentimientos acerca de la masculinidad.

    Reproducir Capítulo Ahora
  4. 4

    Personalizar las parcelas de Seaborn

    En este último capítulo, aprenderás a añadir títulos informativos a los gráficos y etiquetas a los ejes, que son una de las partes más importantes de cualquier visualización de datos. También aprenderá a personalizar el estilo de sus visualizaciones para orientar más rápidamente a su audiencia hacia los puntos clave. A continuación, pondrás en común todo lo aprendido en los ejercicios finales del curso.

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Sets De Datos

CountriesMileage per gallonStudentsSurvey responses

Colaboradores

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Mona Khalil
Collaborator's avatar
Yashas Roy
DataCamp Content Creator

Course Instructor

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