Curso de visualización de datos en Python usando Matplotlib
¡Bienvenido al curso de Visualización de Datos en Python usando Matplotlib! Este curso está diseñado para ayudarte a aprender cómo visualizar datos utilizando una de las bibliotecas de visualización de datos más populares y ampliamente utilizadas en Python: Matplotlib.
La visualización de datos es una parte esencial de cualquier proyecto de ciencia de datos o análisis de datos, ya que nos permite explorar y entender mejor nuestros datos. En este curso, te guiaremos a través de los conceptos básicos de visualización de datos y te enseñaremos cómo utilizar Matplotlib para crear visualizaciones efectivas y atractivas.
El curso está diseñado para principiantes y no se requiere experiencia previa en Python o visualización de datos. Si eres nuevo en Python, no te preocupes, ya que este curso te proporcionará una introducción a los conceptos básicos de Python que necesitarás para entender Matplotlib.
A lo largo del curso, explorarás los diferentes tipos de gráficos que puedes crear con Matplotlib, desde gráficos de barras y gráficos circulares hasta gráficos de línea y gráficos de dispersión. Aprenderás cómo personalizar la apariencia de tus gráficos para que sean más atractivos y fáciles de entender, utilizando diferentes colores, etiquetas, títulos y leyendas.
Además, el curso también te enseñará cómo trabajar con datos en diferentes formatos, incluyendo archivos CSV y Excel, para que puedas importar y visualizar tus propios datos.
El curso está estructurado en módulos temáticos que se enfocan en diferentes aspectos de la visualización de datos en Python usando Matplotlib. Cada módulo consta de una serie de videos tutoriales, ejercicios prácticos y aplicaciones que te ayudaran a consolidar tus habilidades y aplicar lo que has aprendido en situaciones reales.
Contenido Ventajas Detalles
- Contenido del curso
- Instalando Python (Anaconda)
- 1.1. Configuración inicial de Matplotlib.
- 1.2. Elementos de un gráfico 1 – Lienzo (Canvas) y ejes (Axes)
- 1.3. Elementos de un gráfico 2 – Etiquetas, título, leyendas, grillas.
- 1.4. Interfaz Pyplot de Matplotlib.
- 1.5. Interfaz orientada a objetos de Matplotlib.
- 1.6. Interfaz Pyplot vs orientada a objetos.
- 1.7. Configura los estilos de tus gráficos
- 1.8. Guarda tus gráficos de forma fácil.
- 2.1. Creación de diagrama de líneas o line plots.
- 2.2. Personalización de colores para los diagramas de líneas o line plots
- 2.3. Personalización estilos de líneas para los diagramas de líneas o line plots
- 2.4. Personalización del ancho para los diagramas de líneas o line plots
- 2.5. Personalización límites para los diagramas de líneas o line plots
- 2.6. Introducción a los diagramas de puntos o scatter plots (método plt.plot())
- 2.7. Estilos de puntos o scatter plots con el método plt.plot()
- 2.8. Colores de puntos o scatter plots con el método plt.plot()
- 2.9. Diagramas de puntos o scatter plots - método plt.scatter()
- 2.10. Método plt.plot() vs método plt.scatter()
- 2.11. Caso aplicado 1.1
- 2.12. Caso aplicado 1.2
- 2.13. Caso aplicado 1.3
- 3.1. ¿Cómo crear una leyenda?
- 3.2. ¿Cómo personalizar una leyenda?
- 3.3. Cómo crear múltiples leyendas
- 3.4 Capítulo tres - Caso aplicado 2
- 3.5. ¿Cómo crear o subplots? – Parte 1
- 3.6. ¿Cómo crear subplots? – Parte 2
- 3.7. Subtramas o subplots no uniformes usando el método Grid Spect
- 3.8. Método Grid Spect – Ejercicio propuesto
- 3.9. Capítulo tres - Caso aplicado 2
- 4.1. Diagramas de barras
- 4.2. Diagramas de barras apiladas
- 4.3. Diagramas de barras agrupadas
- 4.4. Diagramas de barras usando la interfaz orientada a objetos
- 4.5. Histogramas
- 4.6. Personaliza tus histogramas
- 4.7. Histogramas superpuestos
- 4.8. Diagramas de densidad
- 4.9. Histogramas usando interfaz de objetos
- 4.10. Diagramas de caja o Box plots
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