Aprendizaje automático para principiantes absolutos-Visualización de datos con Python

La ciencia de datos está ganando impulso en varias aplicaciones, convirtiéndose en uno de los campos más excitantes utilizados en las industrias de alta tecnología. Es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, algoritmos y métodos de visualización para extraer conocimientos y conocimientos de los datos. Como resultado, un número creciente de empresas están buscando científicos de datos, ingenieros de datos y expertos en aprendizaje automático para desarrollar productos, características y proyectos que les ayudarán a liberar el poder de los datos en proyectos prácticos de ciencia de datos.

A veces una imagen vale más que mil palabras o se podría decir que 'un gráfico vale mil puntos de datos'. Al manejar y procesar datos, el primer paso y el más importante es conocer sus datos en detalle. Por lo tanto, es esencial aplicar un método de análisis de datos exploratorios (EDA) a través de los conjuntos de datos disponibles, resumiendo sus principales características utilizando métodos estadísticos y de visualización de datos. Utilizando este enfoque, podremos entender las características del conjunto de datos. Compruebe la tasa de llenado de las características relevantes para probar la calidad de los datos y comprenda la escala y la unidad de cada característica para decidir si se necesitan acciones de normalización o transformación. También probaremos cómo se correlacionan entre sí para seleccionar mejor las características más relevantes e identificar patrones de datos que serán útiles para los pasos siguientes.

En Python, hay una variedad de bibliotecas de ciencia de datos que se utilizan para realizar la visualización de datos. Esta formación se centrará en dos bibliotecas prevalentes denominadas 'Matplotlib' y 'Seaborn'. Utilizando esas bibliotecas, podremos crear varios gráficos de visualización, incluyendo gráficos de barras, gráficos circulares, gráficos de mapa de árbol, gráficos de líneas y áreas, histogramas, gráficos de curvas de densidad y muchos más. Aprenderemos a seleccionar el gráfico más relevante para el trabajo necesario y ajustar los parámetros de cada gráfico para obtener un resultado perfecto para las necesidades de nuestro proyecto. ¡Enrol hoy e inicie su viaje para convertirse en un científico de datos!