Domina la visualización de datos con Python — Curso en inglés | ¡Inscríbete Gratis!

¿Listo para transformar datos crudos en visualizaciones impactantes? Este curso en inglés te guía desde los conceptos básicos hasta técnicas avanzadas de visualización en Python, combinando teoría con proyectos prácticos. Aprenderás a elegir el gráfico adecuado, personalizar cada aspecto de tus visualizaciones y contar historias convincentes con tus datos.

Trabajarás con librerías esenciales como Matplotlib, Seaborn, Plotly y Folium, además de integrar Pandas para flujos de trabajo eficientes. Al finalizar, tendrás las habilidades para crear gráficos estáticos, interactivos y mapas geográficos, y un portafolio de proyectos listo para mostrar tus capacidades. ¡Inscríbete y empieza a convertir tus datos en decisiones!

Índice

Lo que aprenderás:

  • Entender los principios de una visualización efectiva y elegir el gráfico adecuado para cada conjunto de datos.
  • Crear gráficos estáticos, interactivos y animados con Matplotlib y Plotly.
  • Diseñar gráficos estadísticos atractivos y claros con Seaborn.
  • Construir visualizaciones interactivas y 3D aptas para dashboards con Plotly y Cufflinks.
  • Visualizar datos geográficos e integrar mapas interactivos con Folium.
  • Integrar Pandas para preparar datos y generar visualizaciones eficientes.
  • Aplicar personalización avanzada, anotaciones y storytelling para comunicar insights.
  • Seguir buenas prácticas en colores, etiquetas y diseño para máxima claridad.
  • Desarrollar un portafolio de proyectos de visualización de datos.

Contenido del curso:

  • Secciones: 12
  • Clases: 95
  • Duración: 12 horas

Requisitos:

  • No se requiere experiencia previa en visualización de datos.
  • Conocimientos básicos de Python (variables, tipos de dato, bucles y funciones).

¿Para quién es este curso?

  • Cualquier persona que quiera extraer insights a partir de datos.
  • Aspirantes a científicos de datos y analistas que desean mejorar sus visualizaciones.
  • Investigadores y estudiantes que necesitan presentar resultados de forma clara.

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