Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
La visualización de datos en gráficos y figuras expone los patrones subyacentes en los datos y proporciona información. Las buenas visualizaciones también te ayudan a comunicar tus datos a los demás y son útiles para los analistas de datos y otros consumidores de los mismos. En este curso aprenderás a utilizar Matplotlib, una potente biblioteca de visualización de datos de Python. Matplotlib proporciona los elementos básicos para crear ricas visualizaciones de muchos tipos diferentes de conjuntos de datos. Aprenderás a crear visualizaciones para distintos tipos de datos y a personalizarlas, automatizarlas y compartirlas.Los vídeos contienen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en «Mostrar transcripción» en la parte inferior izquierda de los vídeos.
El glosario del curso se encuentra a la derecha, en la sección de recursos.
Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70 % en la evaluación cualificada. Puedes acceder a la evaluación haciendo clic en la llamada de créditos CPE situada a la derecha.
Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción a Matplotlib
Este capítulo presenta la biblioteca de visualización Matplotlib y demuestra cómo utilizarla con datos.
- Introducción a la visualización de datos con Matplotlib50 XP
- Uso de la interfaz matplotlib.pyplot100 XP
- Adición de datos a un objeto Ejes100 XP
- Personalización de gráficos50 XP
- Personalización de la apariencia de los datos100 XP
- Personalización de las etiquetas de los ejes y adición de títulos100 XP
- Múltiplos pequeños50 XP
- Creación de una cuadrícula de subgráficos50 XP
- Creación de pequeños múltiplos con plt.subplots100 XP
- Múltiplos pequeños con eje y compartido100 XP
2
Crear gráficos de series temporales
Los datos de series temporales son datos que se registran. Visualizar este tipo de datos ayuda a clarificar las tendencias e ilumina las relaciones entre los datos.
3
Comparaciones cuantitativas y visualizaciones estadísticas
Las visualizaciones pueden utilizarse para comparar datos de forma cuantitativa. En este capítulo se explican varios métodos de visualización cuantitativa.
4
Compartir visualizaciones con otros
Este capítulo te muestra cómo compartir tus visualizaciones con otros: cómo guardar tus figuras como archivos, cómo ajustar su aspecto y cómo automatizar su creación a partir de los datos introducidos.
Introducción a la visualización de datos con Matplotlib
Curso
completado
