¡Únete a nuestro curso sobre Seaborn! Es el momento de conocer todo sobre esta poderosa biblioteca que te permite crear gráficos complejos con pocas líneas de código y estilos preconfigurados que aportan una apariencia profesional. Aprende a visualizar relaciones estadísticas con scatter plots, box plots y más, explora opciones como heatmaps, clustermaps y visualizaciones de regresiones lineales, y mejora la estética de tus gráficos ajustando leyendas, títulos y etiquetas. ¡Es hora de expandir tu conocimiento!
CONTENIDO DEL CURSO
¡Únete a nuestro curso sobre Seaborn! Es el momento de conocer todo sobre esta poderosa biblioteca que te permite crear gráficos complejos con pocas líneas de código y estilos preconfigurados que aportan una apariencia profesional. Aprende a visualizar relaciones estadísticas con scatter plots, box plots y más, explora opciones como heatmaps, clustermaps y visualizaciones de regresiones lineales, y mejora la estética de tus gráficos ajustando leyendas, títulos y etiquetas. ¡Es hora de expandir tu conocimiento!
¡Te damos la bienvenida a nuestro módulo 1 del curso Seaborn! En este módulo adquirirás habilidades sobre los fundamentos básicos de esta librería de Python y tendrás un primer acercamiento a gráficos básicos, distribuciones y densidades. Descubrirás las diferencias entre Seaborn y Matplotlib, y aprenderás sobre la configuración inicial de Seaborn y opciones como gráficos de barras, diagramas de dispersión, histogramas y distribuciones de densidad. ¡Prepárate para dominar Seaborn!
El módulo 2 de este curso se centra en gráficos avanzados y personalización. Aprenderás a crear visualizaciones detalladas usando funciones como heatmaps, pair plots y gráficos de regresión avanzados. La capacidad de personalización te permitirá ajustar cada aspecto visual para comunicar datos de manera efectiva.
En el módulo 3 de este curso explorarás técnicas avanzadas para el análisis de datos y series temporales. Aprenderás a utilizar gráficos como heatmaps y líneas de regresión para identificar patrones temporales y relaciones entre variables, facilitando análisis detallados y la extracción de insights significativos.
METODOLOGÍA
Creemos en el talento que crece con un aprendizaje activo y retador.
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