Curso de Visualización de Datos con Python

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Acerca de este curso

> Módulo 1: Preparando el entorno de trabajo

Instalando matplotlib, NumPy y SciPy

Instalando Virtualenv y Virtualenvwrapper 

Instalando Python Imaging Library (PIL) 

Instalando un módulo de peticiones 

Personalizando parámetros de matplotlib

 

> Módulo 2: Conociendo tus datos

Importando datos de CSV 

Importando datos de Excel 

Importando datos de un JSON 

Exportando datos a CSV, Excel y JSON 

Importando datos de una base de datos

Importando imagen de datos en un arreglo NumPy 

Generando datasets aleatorios controlados

 

> Módulo 3: Primeros gráficos 

Tipos de graficación 

Graficando con seno y coseno

Definiendo longitudes y límites 

Propiedades de línea de trazo, estilos y formatos 

Ticks, labels y grids 

Añadiendo anotaciones 

Creando histogramas 

Creando gráficas de barras 

Creando gráficas de pie 

Áreas de relleno

 

> Módulo 4: Creando visualizaciones 3D

Creación de barras 3D 

Creación de histogramas 3D 

Animación con matplotlib

Animación con OpenGL

 

> Módulo 5: Graficación con imágenes y mapas

Procesando imágenes con PIL

Trazos con imágenes 

Mostrando una imagen con otros trazos en la figura 

Graficación de datos en un mapa usando Basemap 

Graficando datos en un mapa utilizando el API de Google Maps 

Generando imágenes CAPTCHA

 

> Módulo 6: Uso de gráficos adecuados para la comprensión de datos

Comprendiendo los gráficos logarítmicos 

Comprendiendo espectrogramas 

Stemplot 

Dibujando un vector 

Uso de colormaps 

Diagramas de dispersión e histogramas 

Graficando correlación entre dos variables 

Importancia de la autocorrelación

 

> Módulo 7: Más de Matplotlib

Dibujo de púas 

Creación de gráficas de Gantt 

Creación de error bars 

Uso de texto y propiedades de fuente 

Render de texto con LaTeX 

Comprendiendo la diferencia entre Pyplot y OO API

What Will You Learn?

  • La configuración adecuada de un entorno de Python para la manipulación de datos
  • Analizar conjuntos complejos de datos
  • Aplicar visualizaciones en 2D y 3D usando las librerías principales y más usadas con Python
  • Las mejores prácticas para presentar datos visualmente

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