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Temario del curso

Introducción

  • Resumen de los conceptos centrales 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 Gráficos de Líneas y Gráficos con Matplotlib

  • Creación de gráficos de líneas básicos
  • Agregado de estilos, ejes y etiquetas
  • Combinación de múltiples gráficos
  • Creación de gráficos de barras, gráficos de pastel e histogramas

Construcción de Visualizaciones Complejas con Seaborn

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

Hacer Interactivas las Visualizaciones con Bokeh

  • Gráficos con glifos básicos
  • Creación de diseños para múltiples visualizaciones
  • Estilizado 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

  • Gráficos de mapas interactivos
  • Uso de capas y teselas
  • Agregado de marcadores y rutas

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

Testimonios (1)

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