Visualización de Datos con Python
La visualización de datos es la práctica de convertir los datos en representaciones gráficas y visuales para analizar patrones o tendencias. Este curso se enfoca en la creación de visualizaciones de datos utilizando Python, proporcionando conocimientos prácticos para casos de uso comunes.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o presencial) está orientada a analistas de datos y científicos de datos que deseen utilizar Python para generar visualizaciones de datos interactivas directamente desde el código.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear visualizaciones de datos con Python.
- Entender los conceptos básicos, los casos de uso y las herramientas de visualización de datos.
- Explorar las diferentes bibliotecas (Matplotlib, Seaborn, Bokeh y Folium) disponibles en Python.
- Aprender a crear gráficos de líneas, estadísticos, geoespaciales y otras visualizaciones de datos complejas con Python.
- Conocer las mejores prácticas y técnicas para la presentación e interpretación de datos.
Formato del curso
- Sesión interactiva con discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
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
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (1)
talleres, ejemplos prácticos
Martin Stuparek - Orange Slovensko, a.s.
Curso - Monitoring with Grafana
Traducción Automática
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- Comprender la importancia de las métricas personalizadas para el monitoreo de aplicaciones.
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- Crear y configurar tableros en Grafana para visualizar métricas personalizadas.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configurar el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear visualizaciones en Grafana.
- Configurar Grafana para alta disponibilidad.
- Personalizar paneles y tableros con datos.
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- Obtener un conocimiento profundo de los conceptos y componentes avanzados de Grafana.
- Aprovechar las variables de plantilla y los tableros dinámicos para una visualización de datos mejorada.
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Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
- Entender la diferencia entre observabilidad y monitoreo.
- Instalar y configurar el servidor Grafana.
- Configurar y conectar varias fuentes de datos como Prometheus, InfluxDB y ElasticSearch.
- Crear, gestionar y personalizar paneles de control y gráficos.
- Usar variables y consultas para crear paneles de control dinámicos.
- Configurar notificaciones y alertas a través de Grafana.
- Instalar y gestionar plugins para extender la funcionalidad de Grafana.
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- Cree y personalice Grafana paneles con diferentes visualizaciones.
- Implemente alertas y notificaciones para la supervisión.
- Administre cuentas de usuario, equipos y permisos.
- Gestione los activos de TI de forma eficaz, incluido el inventario de hardware y software.
- Implementar un sistema de asistencia técnica para la atención al usuario y la gestión de tickets.
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- Configurar gráficos de tarta y paneles detallados basados en filtros de selección
- Usar umbráles dinámicos que reaccionen a la entrada del usuario y los datos en tiempo real
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- Comprender el propósito y las características clave de Grafana y Prometheus.
- Instalar y configurar Grafana y Prometheus en un entorno Linux.
- Configurar fuentes de datos básicas y tableros en Grafana.
- Monitorear métricas del sistema y visualizar datos usando Prometheus.
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Al finalizar este curso, los participantes serán capaces de:
- Comprender los beneficios de integrar Grafana y Prometheus con plataformas en la nube.
- Configurar Prometheus para monitorear recursos basados en la nube.
- Configurar Grafana para visualizar métricas de servicios en la nube.
- Aprovechar herramientas y integraciones nativas en la nube para monitorear escalabilidad.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Instalar y configurar Grafana y Prometheus en entornos listos para la producción.
- Integrar diversas fuentes de datos, incluyendo SQL, Elasticsearch, InfluxDB y APIs en la nube.
- Crear paneles avanzados con variables, plantillas, transformaciones y alertas.
- Aplique las mejores prácticas en el modelado de datos, ajuste de rendimiento y control de acceso de usuarios.
Formato del Curso
- Sesiones interactivas con discusión.
- Muchas actividades y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones para la Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para acordarlo.
Monitoreo con Grafana y Prometheus
14 HorasEste entrenamiento en vivo dirigido por un instructor en Colombia (en línea o en sitio) está destinado a administradores de sistemas y ingenieros DevOps de nivel principiante que desean desarrollar habilidades básicas de monitoreo utilizando Grafana y Prometheus.
Al final de este entrenamiento, los participantes podrán:
- Comprender el propósito y la importancia del monitoreo en entornos IT.
- Instalar y configurar Grafana y Prometheus para tareas básicas de monitoreo.
- Crear tableros y alertas simples para visualizar el rendimiento del sistema.
- Aplicar las mejores prácticas para monitorear la disponibilidad y el rendimiento del sistema.
Monitorización de Kubernetes con Prometheus y Grafana
14 HorasEste entrenamiento guiado por un instructor (en línea o en el sitio) en Colombia está dirigido a administradores avanzados de Kubernetes y ingenieros DevOps que deseen mejorar sus habilidades de monitorización para clústeres de Kubernetes utilizando Prometheus y Grafana.
Al final de este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Configurar Prometheus y Grafana para la monitorización de Kubernetes.
- Monitorear métricas clave para pods, nodos y servicios.
- Crear paneles dinámicos para visualizar la salud y el rendimiento del clúster.
- Implementar estrategias de alerta para una resolución proactiva de problemas.
- Aplicar las mejores prácticas para escalar soluciones de monitorización en entornos de Kubernetes.
Escalado y Optimización de Prometheus y Grafana para Entornos Grandes
14 HorasEsta formación guiada por un instructor, en vivo y en Colombia (en línea o en persona), está dirigida a ingenieros DevOps y SREs de nivel avanzado que deseen gestionar y escalar Prometheus y Grafana eficazmente para entornos grandes.
Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar Prometheus y Grafana para entornos de gran escala y distribuidos.
- Optimizar el rendimiento de Prometheus en sistemas de alto tráfico.
- Configurar Grafana para conjuntos de datos grandes y visualizaciones complejas.
- Implementar estrategias avanzadas de solución de problemas y escalabilidad.
