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Visualización de datos: Matplotlib Seaborn Plotly y Altair
Visualizaciones asombrosas
Lo que vas a aprender
Visualización de datos: Matplotlib Seaborn Plotly y Altair
- Los matemáticos pueden aprender a crear sus propios gráficos con Matplotlib y también pueden aprender a crear sus propios gráficos.
- Utilice Seaborn para hacer tramas categóricas, relacionales y facetadas.
- Altair le permite crear gráficos simples, visualizaciones pulidas y gráficos facetados que son fáciles de leer.
- Aprenda los conceptos básicos de Plotly y cómo mover sus parcelas.
Requisitos
- Python es un lenguaje de programación que se puede utilizar para escribir programas. Esta
Descripción
La sección sobre Pandas le brinda una descripción general de las operaciones de limpieza, procesamiento y manipulación de datos que puede realizar con Pandas. Estas operaciones incluyen cambiar los tipos de datos, obtener información resumida sobre su conjunto de datos y obtener valores agregados.
En la sección sobre Matplotlib, una de las bibliotecas de trazado más populares, aprenderá sobre objetos a nivel de ejes y figuras y algunos de los gráficos más comunes que muestran distribuciones y relaciones entre variables, o cambios en una variable a lo largo del tiempo, así como también cómo Realiza este tipo de parcelas.
Aprenderá a hacer gráficos categóricos, relacionales, numéricos y de distribución, así como a utilizar el color y el tamaño para mostrar mucha información. Esto puede ayudarlo con la exploración visual de datos y la narración de datos.
La sección sobre Altair le brinda una descripción general de otra poderosa biblioteca de visualización de Python que tiene una amplia gama de habilidades de trazado. Puede usar Altair para hacer los gráficos más comunes, así como las visualizaciones más complejas.
El final de esta clase:
Cuando termine esta clase, tendrá una mejor idea de cómo funcionan los diferentes tipos de datos.
Podrá ver datos resumidos sobre su conjunto de datos y ver cómo se vinculan las variables.
Aprende a hablar sobre sus datos con diferentes personas en diferentes niveles de detalle, dependiendo de dónde se encuentren en la cadena de toma de decisiones.
Es importante tener en cuenta que usamos Google Colab en esta clase.
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