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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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8h

p/ conclusión

41

Actividades

123

Minutos de video

4163

Alumnos en este curso

9.4

Note del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

  • Mauricio Loaiza

    Mauricio actualmente se desempeña como consultor de políticas de crédito y cobranza. Es formado en Negócios Internacionales con énfasis en finanzas, ha desempeñado gran parte de su carrera profesional en empresas del sector financiero o contribuyendo a la creación de productos financieros en empresas de otros sectores. Para el desarrollo de sus actividades y proyectos profesionales se ha basado en gran medida en lenguajes de programación como SQL y Python.

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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