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Visualización de datos: creando gráficos con bibliotecas de Python

Es parte de los cursos de Data Visualization en Data Science.
Discusiones sobre este curso

Visualización de datos: creando gráficos con bibliotecas de Python

Resumen del curso

  • Aprende a crear gráficos con la biblioteca Matplotlib
  • Entiende el funcionamiento de figuras y ejes de la biblioteca Matplotlib
  • Aprende a utilizar la biblioteca Seaborn para la creación de gráficos
  • Crea gráficos interactivos con la biblioteca Plotly
  • Personaliza tus visualizaciones con diversos colores, estilos, anotaciones, etc
  • Aprende buenas prácticas para la elaboración de gráficos

Público Objetivo

Personas que desean explorar herramientas para crear gráficos; personas que quieren aprender a crear gráficos con bibliotecas de Python; personas que trabajan en el área de datos y necesitan crear gráficos para análisis y presentaciones.

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Última actualización

6/2/2025

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Actividades

162

Minutos de video

2649

Alumnos en este curso

9.6

Nota del curso

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Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Conociendo la biblioteca Matplotlib

    • Conociendo los datos
    • Creando el primer gráfico con matplotlib
    • Añadiendo títulos y rótulos

  2. 2. Creando figuras con Matplotlib

    • Creando una figura
    • Añdiendo títulos y rótulos en la figura
    • Creando subplots en uns dirección
    • Creando subplots en dos direcciones #1
    • Creando subplots en dos direcciones #2

  3. 3. Personalizando gráficos con Matplotlib

    • Personalizando visualizaciones con matplotlib
    • Alterando colores #1
    • Alterando colores #2
    • Añadiendo anotaciones
    • Exportando gráficos

  4. 4. Conociendo la biblioteca Seaborn

    • Creando el primer gráfico con Seaborn
    • Personalizando las visualizaciones con Seaborn
    • Utilizando diversas palettes
    • Explorando otros temas

  5. 5. Gráficos interactivos con Plotly

    • Creando nuestro primer gráfico interactivo
    • Añadiendo rótulos y modificando fuentes
    • Alterando colores con Plotly
    • Exportando gráficos interactivos en HTML

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