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Descripción


En este curso, aprenderás a convertir grandes volúmenes de datos en elementos visuales para comunicar su significado de forma clara y eficaz. Utilizaremos diagramas, mapas y gráficos estadísticos para comunicar intuitivamente la información más relevante.

Para ello, aprenderemos a crear los gráficos más relevantes con la librería Matplotlib y a editar su contenido y apariencia visual.

A continuación, conoceremos la librería Seaborn, que nos permitirá crear gráficos complejos en pocas líneas de código de forma eficiente.

A continuación, veremos cómo representar información en mapas utilizando la librería Folium. Aprenderemos a controlar las propiedades de estos mapas y a añadir marcadores a las localizaciones que queramos destacar, así como a crear mapas coropléticos y de densidad.

Por último, a través de las librerías Plotly y Dash, aprenderemos a crear cuadros de mando que nos permitan monitorizar todas las propiedades relevantes de un sistema a través de gráficos.

Las herramientas que utilizaremos

Matplotlib logo
Matplotlib

Matplotlib es la principal biblioteca de representación gráfica en Python.

Seaborn logo
Seaborn

Seaborn es una biblioteca de visualización de datos en Python basada en Matplotlib.

Seaborn logo
Plotly

La biblioteca de gráficos de Plotly en Python crea gráficos interactivos de calidad.

Precio del curso


Conocimientos previos


El único requisito para tomar este curso es tener una familiaridad básica con el lenguaje de programación Python.

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Example Curriculum

  Bienvenida
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  Matplotlib
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  Exploración de datos con matplotlib: set de datos Iris
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  Manipulación de imágenes en matplotlib
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  Seaborn
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  Exploración de datos con Seaborn: set de datos del Titanic
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  Exploración de datos en Seaborn: especies de pingüino
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  Exploración de datos en Seaborn: número mensual de vuelos
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  Plotly
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  Análisis de datos en Plotly: dataset de viento
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  Análisis de datos en Plotly: FMRI
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  Análisis de datos en Plotly: evolución del precio de las acciones
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  Análisis de datos en Plotly: precio de los diamantes
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  Análisis de datos en Plotly: coches compartidos en Montreal
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  Análisis de datos en Plotly: accidentes de coches en EEUU
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  Dash
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  Presentación de resultados: datos del Banco Mundial
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  Presentación de resultados: tráfico de una web de e-commerce
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