Data Science con Python - Domina la visualización de datos con Matplotlib y Seaborn

🟧 Crear potentes visualizaciones con las librerías Matplotlib y Seaborn para el análisis de la información.

🟧 Analizar series temporales y realizar previsiones.

🟧 Automatizar sus tareas cotidianas con Python.

🟧 Dominar el lenguaje de propósito general Python desde cero, incluyendo su instalación.

🟧 Comprender y profundizar en el flujo completo de un proyecto de Data Science para convertirse en científico de datos.

🟧 Aprender todos los conceptos de estadística necesarios para poder analizar los datos que le rodean.

🟧 Adquirirá un conocimiento extenso en Data Science que podrá aplicar de inmediato a un precio muy asequible en comparación con otros programas.

U1: Introducción a Data Science con Python

→ Introducción a Python para análisis de datos
→ Configuración de Python y Jupyter
→ Cargar librerías y fuentes de datos
→ Gráficos básicos con Matplotlib
→ Ejercicio práctico: Gráficos básicos con Matplotlib
→ Diagrama de flujo en un proyecto de Ciencia de Datos

U2: Visualización de datos en Python - Librería Matplotlib

→ Recomendaciones para visualización de datos
→ Fundamentos de Matplotlib
→ Cómo crear gráficos de línea, barra y dispersión
→ Personalización avanzada de gráficos
→ Cómo crear diagramas de caja y bigotes
→ Generación de histogramas y funciones de distribución acumulativa
→ Creación de gráficos con medias móviles
→ Uso de subplots para múltiples gráficos
→ Cómo aplicar estilos a gráficos
→ Gráficos usando objetos groupby
→ Generación de histogramas en dos dimensiones
→ Mapas geográficos con basemap

U3: Visualización de datos en Python - Librería Seaborn

→ Fundamentos de la librería Seaborn
→ Regresión lineal con Seaborn
→ Creación de stripplots con Seaborn
→ Creación de swarmplots con Seaborn
→ Creación de violinplots con Seaborn
→ Creación de jointplots con Seaborn
→ Creación de pairplots con Seaborn
→ Visualización de correlaciones con heatmaps

U4: Uso de series temporales en Python

→ Extracción y análisis de series temporales
→ Filtrado de series temporales
→ Técnicas de remuestreo en series temporales
→ Interpolación de datos en series temporales
→ Cómo visualizar series temporales
→ Generación de previsiones usando datos históricos

U5: Expandir el uso de Python con otras plataformas

→ Automatización de tareas con scripts de Python
→ Python en herramientas de BI como Power BI

Evaluación del curso
→ Este curso contiene un examen final

G-Tools: Para estudiantes

→ Acceso exclusivo a herramientas de vanguardia para estudiantes: mejora tu empleabilidad, participa en eventos exclusivos, aprovecha nuestro asistente virtual inteligente y más.

⚑ Certificado de finalización

→ Tu certificado digital personalizado, una insignia única de tus logros, con validez internacional, duración del curso y código QR para verificación instantánea.

Recursos descargables:

📎 Set de Guías Descargables:

▸Datasets Data Science con Python - Visualización
▸Scripts Data Science Visualización
▸Data Science con Python - Visualización-protegido
▸Contraseña
▸Método corr sobre columnas no numéricas
▸Cambio librería ARIMA

Evaluación del curso

Certificado de finalización

¿Quiere aprender a crear visualizaciones impactantes con las que dominar el área de Data Science?

Al finalizar este curso podrá crear sorprendentes visualizaciones con base estadística de una manera muy sencilla con Python y sus librerías Matplotlib y Seaborn, lo que le hará pasar al siguiente nivel en el análisis de datos para obtener conclusiones que provoquen alto impacto en su entorno.

Además, será capaz de analizar series temporales y crear previsiones basadas en tendencias y estacionalidades, algo muy útil para cualquier reto de negocio.

Aprenderá también a automatizar sus tareas diarias, puesto que Python es un lenguaje que le permite explotar áreas adicionales al Data Science.

No necesita conocer previamente Python o estadística, puesto que habrá bloques opcionales enfocados en enseñarle Python desde cero y los fundamentos estadísticos si lo necesita.

Este curso tendrá un enfoque eminentemente práctico, se explicará paso a paso y en detalle cada nueva funcionalidad, pero el objetivo es que sea capaz de aplicar los nuevos conocimientos ejecutando los múltiples casos prácticos reales propuestos para poner a prueba las destrezas adquiridas.

A su vez, tendrá a su disposición un material extenso de consulta y todos los scripts de Python explicados durante esta especialización de tal manera que le sea muy sencillo reutilizarlos para su caso de uso concreto.

Es el momento de que pase a la acción, prepárese para un futuro dominado por los datos adquiriendo una habilidad muy importante para poder destacar sobre el resto y conseguir sacar el máximo provecho de la información.

Apúntese a la carrera profesional de mayor potencial del siglo XXI.