"Una imagen vale mas que mil palabras". Todos estamos familiarizados con esta expresión. Se aplica especialmente cuando se trata de explicar la información obtenida del análisis de conjuntos de datos cada vez más grandes. La visualización de datos juega un papel esencial en la representación de datos tanto a pequeña como a gran escala. Una de las habilidades clave de un científico de datos es la capacidad de contar una historia convincente, visualizando datos y hallazgos de una manera accesible y estimulante
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Aprender a aprovechar una herramienta de software para visualizar datos también le permitirá extraer información, comprender mejor los datos y tomar decisiones más eficaces.
El objetivo principal de este curso de Visualización de datos con Python es enseñarle cómo tomar datos que a primera vista tienen poco significado y presentarlos en una forma que tenga sentido para las personas. Se han desarrollado varias técnicas para presentar datos visualmente, pero en este curso utilizaremos varias bibliotecas de visualización de datos en Python, a saber, Matplotlib, Seaborn y Folium.
This course can be applied to multiple Specializations or Professional Certificates programs. Completing this course will count towards your learning in any of the following programs:
- Ciencia de Datos Aplicada Specialization
- Analista de Datos de IBM Professional Certificate
- Ciencia de Datos de IBM Professional Certificate
Syllabus
WEEK 1
Introducción a las Herramientas de Visualización
En este módulo, aprenderá un poco más sobra la visualización de datos y algunas de las mejores prácticas que debe tener en cuenta al momento de crear gráficos y visuales. También aprenderá sobre la historia y arquitectura de Matplotlib y aprenderá sobre el básico trazado con Matplotlib. Adicionalmente, aprenderá sobre el conjunto de datos sobre la inmigración a Canadá, la cual será utilizada ampliamente a lo largo del curso. Por último, aprenderá de manera muy breve a leer los archivos CSV en un marco de datos de Pandas y a procesar y manipular los datos en el marco de datos, así como también generar gráficos de líneas utilizando Matplotlib.
WEEK 2
Herramientas de visualización básicas y especializadas
En este módulo, aprenderá acerca de los diagramas de área y cómo crearlos con Matplotlib, los histográmas y cómo crearlos con Matplotlib, así como también aprender y crear gráficos de barra, circulares, de caja, de dispersión y de burbujas utilizando Matplotlib.
WEEK 3
Herramientas de Visualización Avanzada and Datos Geoespaciales
En este módulo, aprenderá sobre las herramientas de visualización avanzadas, tales como gráficos de gofres y nubes de palabras y cómo crearlas. También podrá aprender sobre Seaborn, el cual es otra biblioteca de visualización y cómo utilizarla para generar atractivas gráficas de regresión. Además, aprenderá sobre Folium, la cual es otra biblioteca de visualización, diseñada especialmente para visualizar datos geoespaciales. Por último, aprenderá a utilizar Folium para crear mapas de diferentes regiones del mundo y a superponer marcadores en la parte superior de un mapa, así como también crear mapas de coropletas.
