Visualización de datos con Python
( 30 Módulos )

módulo #1
Introducción a la visualización de datos
Descripción general de la visualización de datos, importancia y usos

módulo #2
Conceptos básicos de Python para la visualización de datos
Revisión de los conceptos básicos de Python, incluidos los tipos de datos, las bibliotecas y la sintaxis

módulo #3
Introducción a Matplotlib
Descripción general de Matplotlib, instalación y tipos básicos de gráficos

módulo #4
Gráficos de líneas y gráficos de dispersión
Creación de gráficos de líneas y gráficos de dispersión con Matplotlib

módulo #5
Gráficos de barras e histogramas
Creación de gráficos de barras e histogramas con Matplotlib

módulo #6
Personalización de gráficos con Matplotlib
Personalización de la apariencia, las etiquetas y las leyendas de los gráficos con Matplotlib

módulo #7
Introducción a Seaborn
Descripción general de Seaborn, instalación y tipos básicos de visualización

módulo #8
Visualización de distribuciones con Seaborn
Visualización de distribuciones con Seaborns distplot y jointplot

módulo #9
Visualización de datos categóricos con Seaborn
Visualización de datos categóricos con countplot y gráficos categóricos de Seaborn

módulo #10
Visualización del análisis de regresión con Seaborn
Visualización del análisis de regresión con lmplot y regplot de Seaborn

módulo #11
Introducción a Plotly
Descripción general de Plotly, instalación y tipos básicos de visualización

módulo #12
Visualizaciones interactivas con Plotly
Creación de visualizaciones interactivas con Plotly

módulo #13
Visualizaciones 3D con Plotly
Creación de visualizaciones 3D con Plotly

módulo #14
Preparación de datos para la visualización
Preparación de datos para la visualización, incluida la limpieza, la transformación y la agregación

módulo #15
Fuente de datos e integración
Conexión a fuentes de datos, incluidos CSV, Excel y bases de datos

módulo #16
Temas de visualización avanzados
Temas de visualización avanzados, incluida la visualización geoespacial y animación

módulo #17
Mejores prácticas para la visualización de datos
Mejores prácticas para la visualización de datos, incluidos los principios de diseño y la narración

módulo #18
Estudios de caso en visualización de datos
Estudios de caso del mundo real en visualización de datos, incluidos ejemplos y aplicaciones

módulo #19
Trabajar con Big Data y transmisión de datos
Visualización de Big Data y transmisión de datos, incluidas herramientas y técnicas

módulo #20
Implementación de visualizaciones de datos
Implementación de visualizaciones de datos, incluidas las opciones para la web, dispositivos móviles e impresión

módulo #21
Herramientas avanzadas de visualización de datos
Introducción a las herramientas avanzadas de visualización de datos, incluidas Bokeh y Altair

módulo #22
Visualización para aprendizaje automático
Visualización de modelos de aprendizaje automático, incluida la evaluación de modelos y la importancia de las características

módulo #23
Visualización para procesamiento del lenguaje natural
Visualización de datos de procesamiento del lenguaje natural, incluido el modelado de texto y temas

módulo #24
Visualización para datos de series temporales
Visualización de datos de series temporales, incluidos los pronósticos y la detección de anomalías

módulo #25
Visualización de ... detección»},{«Visualización de datos geográficos
Visualización de datos geográficos, incluidos el mapeo y el análisis espacial

módulo #26
Paneles interactivos
Creación de paneles interactivos con Python y bibliotecas de visualización de datos

módulo #27
Visualización de datos en el mundo real
Aplicaciones del mundo real de la visualización de datos, incluidos los negocios, la atención médica y las finanzas

módulo #28
Proyecto final
Proyecto final, donde los estudiantes aplican habilidades de visualización de datos a un problema del mundo real

módulo #29
Apéndice: Solución de problemas y recursos
Solución de problemas comunes y recursos adicionales para un mayor aprendizaje

módulo #30
Resumen y conclusión del curso
Planificación de los próximos pasos en la carrera de Visualización de Datos con Python

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