Descripción

Dicen que los humanos somos visuales, que la imagen tiene para nosotros más poder que la palabra oral o que el texto. Por este motivo, en muchas ocasiones usamos esquemas, gráficos o imágenes para expresar ideas y mostrar información. La visualización de datos nos ayuda a comprender cuál es el aspecto de los datos que estamos manejando y nos revela información adicional sobre los datos con los que estamos tratando.

El objetivo del curso es introducirnos en la visualización de datos y en el desarrollo de nuestras propias visualizaciones en Python. Primeramente se tratarán los aspectos a tener en cuenta para crear visualizaciones de datos efectivas y cómo seleccionar el tipo de gráfico que más se adecua a los datos que queremos mostrar. Posteriormente se detallará cómo crear visualizaciones de datos en Python utilizando dos librerías diferentes: Matplotlib (para crear imágenes gráficas) y Plotly (para crear visualizaciones interactivas).

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A quién va dirigido

Este curso va dirigido a todos aquellos estudiantes y profesionales que trabajen con datos y necesiten crear informes, gráficos y visualizaciones que ayuden a explicar la información extraída de los datos.

Requisitos

Es necesario tener unos conocimientos mínimos de Python y de análisis de datos con Pandas. Es recomendable haber realizado el curso CFI de Análisis de datos con Python antes de realizar este curso.

Contenidos

1. Introducción a la visualización de datos: Tipos de datos. Dimensiones visuales. Leyes de Gestalt. El color. Anatomía de un gráfico. Interactividad.
2. Tipos de gráficos por objetivos: Comparación de valores. Evolución a lo largo del tiempo. Relación entre las partes de un todo. Distribución de valores. Relaciones entre datos. Localización. Conexiones.
3. Visualización en Pandas: Gráficos de líneas. Gráficos de barras. Gráficos de sectores. Gráficos de dispersión y burbujas. Histogramas y diagramas de cajas.
4. Visualización con Matplotlib: Figuras y paneles. Personalización. Gráficos de líneas. Gráficos de barras. Gráficos de sectores. Gráficos de dispersión y burbujas. Histogramas y diagramas de cajas.
5. Visualización con Plotly: El layout y las trazas. Figuras y paneles. Gráficos de líneas y área. Gráficos de barras. Gráficos de sectores. Gráficos de dispersión y burbujas. Histogramas y diagramas de cajas. Visualizaciones interactivas con Plotly.
6. Otras librerías de visualización.

Software

En este curso se va a utilizar el entorno Jupyter Notebook para trabajar con las visualizaciones. Este entorno se puede instalar junto con el software Anaconda con Python 3.

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