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Programación en Python

visualización de datos

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Javier Lluch Crespo

En este curso se van a impartir los conocimientos necesarios para comenzar a trabajar con visualización de datos en el lenguaje de programación Python. En primer lugar, se explicará las características principales de la librería Pandas, fundamental para poder trabajar con datos tabulados. A continuación, se introducirá al alumno en la visualización de gráficas básicas conociendo todos los componentes que permiten formatear las gráficas mediante la librería Matplotlib. Además, se explicará cómo utilizar la librería Seaborn que permite crear gráficos estadísticos fácilmente. En todos los módulos que componen el curso se utilizarán fuentes de datos reales para su visualización

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En este curso se van a impartir los conocimientos necesarios para comenzar a trabajar con visualización de datos en el lenguaje de programación Python. En primer lugar, se explicará las características principales de la librería Pandas, fundamental para poder trabajar con datos tabulados. A continuación, se introducirá al alumno en la visualización de gráficas básicas conociendo todos los componentes que permiten formatear las gráficas mediante la librería Matplotlib. Además, se explicará cómo utilizar la librería Seaborn que permite crear gráficos estadísticos fácilmente. En todos los módulos que componen el curso se utilizarán fuentes de datos reales para su visualización

What you'll learn

  • La librería Pandas y como usar los Dataframes
  • Leer y escribir en ficheros de datos tabulados: Excel, csv
  • Los componentes de las gráficas
  • Visualización de gráficas básicas con la librería Matplotlib
  • Gráficas para análisis estadístico con la librería Seaborn
  • Representación de series temporales
  • Resolución de ejemplos con la visualización de fuentes de datos reales
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What's inside

Learning objectives

  • La librería pandas y como usar los dataframes
  • Leer y escribir en ficheros de datos tabulados: excel, csv
  • Los componentes de las gráficas
  • Visualización de gráficas básicas con la librería matplotlib
  • Gráficas para análisis estadístico con la librería seaborn
  • Representación de series temporales
  • Resolución de ejemplos con la visualización de fuentes de datos reales

Traffic lights

Read about what's good
what should give you pause
and possible dealbreakers
Esta dirigido a personas que quieran aprender a trabajar con visualización de datos en Python
Enseña a leer y escribir en ficheros de datos tabulados como Excel y csv
Enseña los componentes de las gráficas y a visualizar gráficas básicas con la librería Matplotlib
Enseña a utilizar la librería Seaborn para crear gráficos estadísticos fácilmente
Enseña a representar series temporales

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Curso esencial de visualización de datos con python

Según los estudiantes, este curso ofrece una sólida introducción y base práctica para la visualización de datos en Python utilizando librerías fundamentales como Pandas, Matplotlib y Seaborn. Muchos destacan las explicaciones claras del instructor y los ejemplos prácticos con datos reales como puntos fuertes, lo que facilita el aprendizaje. Sin embargo, algunos comentan que, si bien es ideal para principiantes con conocimientos básicos de Python, podría resultar ligeramente superficial para usuarios avanzados. La estructura del curso es elogiada por su claridad y progresión lógica.
Cubre lo esencial, pero puede faltar profundidad para usuarios avanzados.
"Aunque es muy bueno para empezar, me gustaría que tuviera más contenido sobre técnicas avanzadas de visualización."
"Siento que la introducción a Seaborn es buena, pero esperaba ver más allá de lo básico para proyectos complejos."
"Para quienes ya tienen experiencia, el ritmo puede ser lento y el contenido muy introductorio."
Requiere nociones básicas de Python para un aprovechamiento óptimo.
"Es fundamental tener una base de Python antes de iniciar, aunque el curso es accesible, no parte de cero en programación."
"Si bien el curso es claro, creo que se aprovecha mejor si ya sabes lo básico de la sintaxis de Python."
"Me resultó un poco desafiante al principio porque mi conocimiento de Python era muy limitado; no es para programadores sin experiencia previa."
Una introducción muy útil para quienes se inician en la visualización.
"Para mí, que estoy empezando con Python y la visualización, este curso ha sido la base perfecta."
"Realmente me proporcionó los fundamentos que necesitaba para empezar a trabajar con gráficos y Pandas."
"Es un excelente punto de partida si quieres entender cómo funcionan las librerías principales de visualización."
Excelente claridad en las explicaciones y ejemplos con datos reales.
"El instructor explica de forma muy clara, y los ejemplos con datos reales me ayudaron muchísimo a comprender."
"Me encantó la forma en que se abordaron los temas, muy práctico y fácil de seguir, sobre todo con los DataFrames."
"Los contenidos son muy digeribles y las explicaciones muy acertadas. Siento que he aprendido mucho sobre Matplotlib."
Pequeños desajustes debido a versiones de librerías, pero manejables.
"Hubo algunos momentos en los que el código no funcionaba exactamente igual por la versión de Matplotlib que usaba."
"Me encontré con un par de errores menores porque las librerías han evolucionado desde la grabación del curso. Nada grave."
"Sería útil una revisión de los snippets de código para asegurar compatibilidad con las versiones más recientes de Pandas y Seaborn."

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Programación en Python: visualización de datos with these activities:
Review Pandas library
Revisit basic concepts of Pandas library to strengthen your understanding of data manipulation.
Browse courses on Data Manipulation
Show steps
  • Review the Pandas documentation
  • Practice creating and manipulating DataFrames
  • Complete practice exercises on Pandas library
Ver tutorial sobre la librería Pandas
Fortalece tu comprensión de los conceptos básicos de la manipulación de datos con Pandas.
Browse courses on DataFrames
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  • Identifica los principales componentes de la librería Pandas.
  • Practica la lectura y escritura de datos desde y hacia archivos tabulados.
Join a study group focused on data visualization
Engage with peers to discuss concepts, share knowledge, and work through data visualization challenges together.
Browse courses on Collaboration
Show steps
  • Find or create a study group with other students interested in data visualization
  • Set regular meeting times
  • Prepare topics for discussion and activities
  • Collaborate on projects or assignments
Seven other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all ten activities
Discusión grupal sobre visualización de datos
Comparte tus conocimientos y aprende de otros estudiantes participando en discusiones sobre teoría y práctica de visualización de datos.
Show steps
  • Prepara un tema o pregunta para discutir.
  • Participa activamente en la discusión, aportando ideas y ejemplos.
Data visualization exercises
Engage in hands-on exercises to reinforce your skills in data visualization with Matplotlib and Seaborn.
Browse courses on Data Visualization
Show steps
  • Create various types of charts and graphs using Matplotlib
  • Explore different visualization options in Seaborn
  • Solve coding challenges related to data visualization
Attend a data visualization workshop
Participate in a workshop to enhance your practical skills in data visualization and explore advanced techniques.
Show steps
  • Identify and register for a relevant workshop
  • Attend the workshop sessions
  • Engage in hands-on exercises and discussions
  • Network with other participants and experts
Proyecto de visualización de datos
Aplica tus habilidades de visualización de datos para analizar y presentar un conjunto de datos real.
Show steps
  • Recopila y limpia un conjunto de datos.
  • Utiliza Seaborn para crear visualizaciones que resalten patrones y tendencias.
  • Interpreta los resultados y extrae conclusiones basadas en los datos.
Contribuye a un proyecto de visualización de datos de código abierto
Aplica tus habilidades prácticas mientras contribuyes a un proyecto de visualización de datos en constante evolución.
Show steps
  • Identifica un proyecto de código abierto relacionado con la visualización de datos.
  • Revisa el código y sugiere mejoras o nuevas funcionalidades.
  • Crea una solicitud de incorporación para contribuir con tus cambios.
Write a tutorial on data visualization with Python
Create a written tutorial to solidify your understanding of data visualization concepts and share your knowledge with others.
Show steps
  • Choose a specific topic related to data visualization
  • Research and gather information from various sources
  • Write the tutorial content in a clear and concise manner
  • Proofread and edit your tutorial
  • Publish the tutorial on an online platform
Interactive data visualization project
Develop an interactive data visualization project to demonstrate your proficiency in using Python libraries for data manipulation and visualization.
Browse courses on Interactive Visualization
Show steps
  • Choose a dataset and define the visualization goals
  • Clean and prepare the data using Pandas
  • Create interactive visualizations using a Python library (e.g., Plotly, Bokeh)
  • Deploy the visualization on a platform (e.g., web, dashboard)

Career center

Learners who complete Programación en Python: visualización de datos will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:
Científico de datos
Los científicos de datos utilizan la programación y las estadísticas para extraer información de los datos. Este curso puede ayudar a los científicos de datos a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Analista de Datos
Los analistas de datos utilizan la programación y las estadísticas para analizar datos y encontrar tendencias. Este curso puede ayudar a los analistas de datos a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Los ingenieros de aprendizaje automático utilizan la programación y las estadísticas para desarrollar modelos de aprendizaje automático. Este curso puede ayudar a los ingenieros de aprendizaje automático a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Economista
Los economistas utilizan la programación y las estadísticas para analizar datos económicos. Este curso puede ayudar a los economistas a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Analista Financiero
Los analistas financieros utilizan la programación y las estadísticas para analizar datos financieros. Este curso puede ayudar a los analistas financieros a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Gestor de Riesgos
Los gestores de riesgos utilizan la programación y las estadísticas para evaluar el riesgo. Este curso puede ayudar a los gestores de riesgos a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Investigador de mercado
Los investigadores de mercado utilizan la programación y las estadísticas para analizar datos de mercado. Este curso puede ayudar a los investigadores de mercado a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Analista de Negocio
Los analistas de negocio utilizan la programación y las estadísticas para analizar datos empresariales. Este curso puede ayudar a los analistas de negocio a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Consultor de gestión
Los consultores de gestión utilizan la programación y las estadísticas para analizar datos empresariales. Este curso puede ayudar a los consultores de gestión a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Analista de Sistemas
Los analistas de sistemas utilizan la programación y las estadísticas para analizar datos de sistemas. Este curso puede ayudar a los analistas de sistemas a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Ingeniero de Software
Los ingenieros de software utilizan la programación y las estadísticas para desarrollar software. Este curso puede ayudar a los ingenieros de software a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Desarrollador web
Los desarrolladores web utilizan la programación y las estadísticas para desarrollar sitios web. Este curso puede ayudar a los desarrolladores web a desarrollar las habilidades necesarias para visualizar datos de manera efectiva. El curso cubre temas como la librería Pandas, la visualización de gráficos básicos con Matplotlib y gráficos para análisis estadístico con Seaborn.
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Reading list

We've selected nine books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in Programación en Python: visualización de datos.
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(English) Doing Data Science: Straight Talk from the Frontline
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(中文) 数据科学实战 (图灵程序设计丛书) (Chinese Edition)
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Fundamentals of Data Visualization
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Provides a comprehensive overview of the fundamentals of data visualization. It covers the different types of visualizations, how to choose the right visualization for the data, and how to create effective visualizations.
(English) Fundamentals of Data Visualization: A Primer on...
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Data Visualization
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Practical introduction to the principles and practice of data visualization. It covers the different types of visualizations, how to create them, and how to use them effectively to communicate insights from data.
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Beautiful Evidence
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Classic work on data visualization. It covers the principles of good data visualization, and it provides a wealth of examples of effective visualizations.
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Wahre FührungsKraft
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Dieses Buch ist eine umfassende Einführung in die Datenvisualisierung. Es behandelt die verschiedenen Arten von Visualisierungen, ihre Erstellung und ihren effektiven Einsatz.
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Rating
3.3 Filled star Filled star Filled star Empty star Empty star
Effort
4 to 5 hours per week for 6 weeks
Level
Elementary
Via
edX
Institution
Universitat Politècnica de València
Instructor
Javier Lluch Crespo
Language
Español
Transcript
Español
Traffic lights
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what should give you pause
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Esta dirigido a personas que quieran aprender a trabajar con visualización de datos en Python
Enseña a leer y escribir en ficheros de datos tabulados como Excel y csv
Enseña los componentes de las gráficas y a visualizar gráficas básicas con la librería Matplotlib
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