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Data Visualization: Explorando con Seaborn
Es parte de los cursos de Data Visualization en Data Science.
Discusiones sobre este curso
Resumen del curso
- Importe datos y trabaje con dataframes
- Aprenda a tratar los datos antes de analizalos
- Sepa como utilizar Seaborn para creación de diferentes gráficos
- Utilize Python Pandas con la incrível herramienta de Google Colaboratory
- Desarrolle técnicas graficas y cuantitativas, buscando a obtener informaciones relevantes
Público Objetivo
Desarrolladores y entusiastas en análisis exploratoria de datos utilizando la biblioteca de Phyton Pandas y Seaborn.
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¿Ya eres alumno?
8h
p/ conclusión
41
Actividades
123
Minutos de video
4217
Alumnos en este curso
9.4
Nota del curso
Certificado de participación
Formación con este curso
Instructores
Contenido Detallado
1. Importando y traduciendo variables
- Introducción
- Importando base de datos
- Traduciendo columnas e variables
2. Análisis exploratoria de variables
- Importando Seaborn y análisis de distribución
- Creando variable numérica
- Parámetros de gráficos
3. Comparando y analizando variables categóricas
- Countplot, catplot y swarmplot
- Boxplot y Violinplot
- Creando y analizando variable categórica
4. Análisis de variables numéricas y regresión
- Displot
- Scatterplot y lmplot
- Test de hipótesis
5. Análisis conjunta de variables
- Jointplot
- Pairplot
- Conclusión
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