Visualizando datos con Python

La visualización de datos es la representación gráfica de los datos para transmitir de manera interactiva y eficiente las ideas a los clientes y partes interesadas en general.

Visualizando datos con Python

There is one session available:

After a course session ends, it will be archived.
Estimated 5 weeks
2–4 hours per week
Self-paced
Progress at your own speed

About this course

Skip About this course

"Una imagen vale más que mil palabras." Todos estamos familiarizados con esta expresión. Se aplica especialmente cuando se trata de explicar las ideas obtenidas 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, visualizar datos y hallazgos de una manera accesible y estimulante.

En este curso, aprenderás cómo aprovechar una herramienta de software para visualizar datos que también te permitirán extraer información, comprender mejor los datos y tomar decisiones más efectivas.

Cuando te registras en este curso, obtienes acceso gratuito a IBM Watson Studio. En Watson Studio, podrás comenzar a crear tus propios proyectos de ciencia de datos y colaborar con otros científicos de datos. ¡Comienza ahora y aprovecha todo lo que esta plataforma tiene para ofrecer!

At a glance

What you'll learn

Skip What you'll learn

Cómo presentar datos usando algunas de las bibliotecas de visualización de datos en Python, incluyendo Matplotlib, Seaborn y Folium

Cómo usar las herramientas básicas de visualización, que incluyen gráficos de área, histogramas y gráficos de barras

Cómo usar herramientas de visualización especializadas, incluidos gráficos circulares, gráficos de caja, gráficos de dispersión y gráficos de burbujas

Cómo usar herramientas de visualización avanzadas, que incluyen gráficos de Waffle, nubes de palabras y gráficos de regresión y Seaborn

Cómo crear mapas y ver datos geoespaciales

About the instructors