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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
Primeros pasos en visualización de datos
- Importancia de la visualización de datos
- Introducción a las bibliotecas de visualización en Python
Gráficos básicos con Matplotlib
-
Creación de gráficos simples
- Gráficos de líneas
- Gráficos de barras
- Gráficos circulares
-
Personalización de gráficos
- Títulos, etiquetas y leyendas
- Colores, estilos y temas
Gráficos avanzados con Matplotlib
- Subgráficos 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 en Seaborn
- Estética y temas
- Personalizaciones avanzadas
- Combinación de 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 colaborativos de visualización
- Compartir y colaborar en libretas
- 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 siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de programación en Python
- Familiaridad con conceptos básicos de datos
Público objetivo
- Científicos de datos
- Profesionales del área de datos
14 Horas
Testimonios (1)
talleres, ejemplos prácticos
Martin Stuparek - Orange Slovensko, a.s.
Curso - Monitoring with Grafana
Traducción Automática