Después de hacer estos cursos, me siento seguro creando visualizaciones y cuadros de mando profesionales
Shoebur RahmanEspecialista en adquisiciones, Giz Bangladesh
Descripción del curso
Crea tus propias parcelas Seaborn
Seaborn es una potente biblioteca de Python que facilita la creación de información y atractivas visualizaciones de datos. Este curso de 4 horas proporciona una Introducción a cómo puedes utilizar Seaborn para crear diversas tramas, incluyendo gráficos de dispersión, de recuento, de barras y de cajas, y cómo se puedes personalizar tus visualizaciones.Convierte conjuntos de datos reales en visualizaciones Seaborn personalizadas
Explorarás esta biblioteca y crearás tus parcelas Seaborn basándote en una variedad de conjuntos de datos del mundo real, incluida la exploración de cómo la contaminación del aire en una ciudad cambios a lo largo del día y observando qué les gusta hacer a los jóvenes en sus tiempo libre. Estos datos te darán la oportunidad de conocer la situación de Seaborn ventajas de primera mano, incluyendo cómo puedes crear fácilmente subtramas en un una sola cifra y cómo calcular automáticamente los intervalos de confianza.Mejora tus habilidades de comunicación de datos
Al final de este curso, serás capaz de utilizar Seaborn en diversas situaciones para explorar tus datos y comunicar eficazmente sus resultados análisis a otros. Estas habilidades son muy solicitadas por los analistas de datos, científicos de datos, y cualquier otro trabajo que pueda implicar la creación de datos Visualizaciones Si quieres continuar tu aprendizaje, este curso forma parte de varios programas, incluido el de Visualización de Datos, en el que puedes añadir más bibliotecas y técnicas a tu conjunto de habilidades.Requisitos previos
Programa de formación
Contenido del curso
1
Introducción a Seaborn
¿Qué es Seaborn y cuándo debes utilizarlo? En este capítulo, ¡lo descubrirás! Además, aprenderás a crear gráficos de dispersión y de recuento tanto con listas de datos como con DataFrames de pandas. También conocerás una de las grandes ventajas de utilizar Seaborn: la posibilidad de añadir fácilmente una tercera variable a tus gráficos utilizando el color para representar diferentes subgrupos.
- Introducción a Seaborn50 XP
- Hacer un gráfico de dispersión con listas100 XP
- Hacer un gráfico de recuento con una lista100 XP
- Utilizar pandas con Seaborn50 XP
- Datos "ordenados" frente a datos "desordenados"100 XP
- Hacer un gráfico de recuento con un DataFrame100 XP
- Añadir una tercera variable con el tono50 XP
- Gráficos de tono y dispersión100 XP
- Gráficos de tono y recuento100 XP
2
Visualizar dos variables cuantitativas
En este capítulo, crearás y personalizarás gráficos que visualizan la relación entre dos variables cuantitativas. Para ello, utilizarás gráficos de dispersión y de líneas para explorar cómo cambia el nivel de contaminación atmosférica en una ciudad a lo largo de un día y cómo se relacionan los caballos de potencia con la eficiencia del combustible en los coches. También verás otra gran ventaja de utilizar Seaborn: ¡la posibilidad de crear fácilmente subgráficos en una sola figura!
3
Visualizar una variable categórica y una cuantitativa
Las variables categóricas están presentes en casi todos los conjuntos de datos, pero destacan especialmente en los datos de encuestas. En este capítulo aprenderás a crear y personalizar gráficos categóricos, como gráficos de caja, gráficos de barras, gráficos de recuento y gráficos de puntos. Por el camino, explorarás datos de encuestas a jóvenes sobre sus intereses, a estudiantes sobre sus hábitos de estudio y a hombres adultos sobre sus sentimientos acerca de la masculinidad.
4
Personalizar los gráficos de Seaborn
En este último capítulo, aprenderás a añadir títulos informativos a los gráficos y etiquetas a los ejes, ¡que son una de las partes más importantes de cualquier visualización de datos! También aprenderás a personalizar el estilo de tus visualizaciones para orientar más rápidamente a tu audiencia hacia los puntos clave. Después, pondrás en común todo lo que has aprendido en los ejercicios finales del curso.
Introducción a la visualización de datos con Seaborn
Curso
completado
