Curso de Data Visualization: Explorando con Seaborn

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Alumnos en este curso

Realice este curso de Data Visualization y:

  • 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

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

Primera aula de Data Visualization: Explorando con Seaborn

Instructores

  • 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.

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Público objetivo

Desarrolladores y entusiastas en análisis exploratoria de datos utilizando la biblioteca de Phyton Pandas y Seaborn.

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