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Curso

Visualización de datos intermedia con Seaborn

IntermedioNivel de habilidad

Actualizado 5/2026

Utiliza las sofisticadas herramientas de visualización de Seaborn para hacer visualizaciones bellas e informativas con facilidad.

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Descripción del curso

¿Quieres crear visualizaciones bonitas e informativas con facilidad? Entonces tienes que aprender seaborn. Seaborn es una biblioteca de visualización esencial en el conjunto de herramientas de data science en Python. En este curso, aprenderás a usar las potentes herramientas de visualización de seaborn para analizar varios conjuntos de datos reales, como la American Housing Survey, datos de matrícula universitaria y las personas invitadas al popular programa The Daily Show. Al finalizar, podrás usar funciones de seaborn para visualizar tus datos en distintos formatos y personalizar las gráficas según tus necesidades.

Requisitos previos

Data Manipulation with pandas

1

Seaborn Introduction

Introduction to the Seaborn library and where it fits in the Python visualization landscape.

Introduction to Seaborn

Seaborn foundation

Reading a csv file

Comparing a histogram and displot

Using the distribution plot

Plot a histogram

Rug plot and kde shading

Interpreting the results

Regression Plots in Seaborn

Create a regression plot

Plotting multiple variables

Facetting multiple regressions

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2

Customizing Seaborn Plots

Overview of functions for customizing the display of Seaborn plots.

Using Seaborn Styles

Setting the default style

Comparing styles

Removing spines

Colors in Seaborn

Matplotlib color codes

Using default palettes

Color Palettes

Creating Custom Palettes

Customizing with matplotlib

Using matplotlib axes

Additional plot customizations

Adding annotations

Multiple plots

Iniciar Capítulo

3

Additional Plot Types

Overview of more complex plot types included in Seaborn.

Categorical Plot Types

stripplot() and swarmplot()

boxplots, violinplots and boxenplots

barplots, pointplots and countplots

Regression Plots

Regression and residual plots

Regression plot parameters

Binning data

Matrix plots

Creating heatmaps

Customizing heatmaps

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4

Creating Plots on Data Aware Grids

Using Seaborn to draw multiple plots in a single figure.

Using FacetGrid, catplot and lmplot

Building a FacetGrid

Using a catplot

Using a lmplot

Using PairGrid and pairplot

Building a PairGrid

Using a pairplot

Additional pairplots

Using JointGrid and jointplot

Building a JointGrid and jointplot

Jointplots and regression

Complex jointplots

Selecting Seaborn Plots

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Visualización de datos intermedia con Seaborn

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