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 interesantes utilizados en las industrias de alta tecnología. Es un campo interdisciplinario que utiliza métodos científicos, algoritmos y métodos de visualización para extraer conocimientos y perspectivas de los datos. Como resultado, un número creciente de empresas buscan científicos de datos, ingenieros de datos y expertos en aprendizaje automático para desarrollar productos, funciones y proyectos que les ayuden a aprovechar 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 «un gráfico vale más que mil puntos de datos». Al manipular y procesar datos, el primer paso, y el más importante, es conocerlos en detalle. Por lo tanto, es esencial aplicar un método de análisis exploratorio de datos (EDA) a todos los conjuntos de datos disponibles resumiendo sus principales características mediante métodos estadísticos y de visualización de datos. Con este enfoque, podremos entender las características del conjunto de datos. Compruebe el índice de llenado de las características relevantes para comprobar la calidad de los datos y comprenda la escala y la unidad de cada función para decidir si será necesaria alguna acción de normalización o transformación. También probaremos cómo se correlacionan entre sí para seleccionar mejor las características más relevantes e identificar los patrones de datos que serán útiles para

En Python, se utilizan diversas bibliotecas de ciencia de datos para realizar la visualización de datos. Esta formación se centrará en dos bibliotecas predominantes denominadas «Matplotlib» y «Seaborn». Con esas bibliotecas, podremos crear varios gráficos de visualización, incluidos gráficos de barras, gráficos circulares, gráficos de mapas de árboles, 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 a ajustar los parámetros de cada gráfico para obtener un resultado perfecto para las necesidades de nuestro proyecto. ¡Inscríbase hoy y comience su viaje para convertirse en científico de datos! Este curso no se ha actualizado con el uso de modelos de IA generativa, como