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Visualización de datos con Python y Matplotlib

En este curso gratuito en línea, aprenda a utilizar la visualización de datos con Python y Matplotlib para mejorar el análisis de datos

Publisher: Stone River eLearning
Descubra el valor de utilizar Python y Matplotlib para crear gráficos que puedan ayudar a sus clientes u organizaciones a visualizar datos y tomar decisiones empresariales informadas con este curso gratuito en línea. Se le enseñará cómo crear diferentes tipos de gráficos y gráficos de Matplotlib junto con las muchas opciones de personalización de la plataforma y todo, desde añadir leyendas a un gráfico y crear promedios móviles para utilizar gráficos de pila.
Visualización de datos con Python y Matplotlib
  • Duración

    4-5 Horas
  • Students

    179
  • Accreditation

    CPD

Descripción

Modules

Resultados

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Description

¿Está buscando convertirse en un experto en la visualización de datos con Python utilizando uno de sus módulos más importantes llamado Matplotlib?  Este curso facilita la visualización de datos de Python y le presenta a Matplotlib y todas sus herramientas para crear gráficos. La primera sección de este curso de visualización de datos incluye el aprendizaje de las opciones y las posibles personalizaciones en Matplotlib. Estudiarás las bases de trabajo con Matplotlib, creando un gráfico y sus elementos esenciales como etiquetas, leyendas y títulos, cargando datos de un archivo externo, y los diferentes tipos de tramas y gráficos disponibles. A continuación se describen las diferencias clave entre un histograma y un gráfico de barras junto con cuándo utilizar cada uno de ellos.

La segunda parte de este curso gratuito en línea le enseña cómo trazar elementos geográficamente en mapas utilizando la extensión Basemap y el proceso involucrado en la alimentación de coordenadas latitudinales y longitudinales a su gráfico en Matplotlib. Estas técnicas se demuestran entonces para trazar en varios tipos de mapa, tales como globos y mapas planos. La siguiente discusión cubre el valor de usar gráficos tridimensionales y cómo la adición de otro eje le da la capacidad de comparar tres tipos de características y proyectar la relación entre estas tres variables. El contenido final cubierto analiza las adiciones básicas de la subtrama, los promedios móviles, las opciones de personalización de Basemap y los ejemplos de gráficos 3D básicos utilizando el marco de comunicaciones Matplotlib.

Los datos son más valiosos cuando se entienden fácilmente y la posibilidad de visualizar datos complejos va muy lejos en la simplificación de datos y en la identificación de tendencias. Debe inscribirse en este curso si trabaja con datos a diario o es un científico de datos que busca mejorar sus conocimientos porque esta habilidad crítica puede añadir valor en muchas funciones empresariales.

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