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Data Visualization: Explorando con Seaborn

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Discusiones sobre este curso

Data Visualization: Explorando con Seaborn

Resumen del curso

  • Importe datos y trabaje con dataframes
  • Aprenda a tratar los datos antes de analizalos
  • Sepa como utilizar Seaborn para creación de diferentes gráficos
  • Utilize Python Pandas con la incrível herramienta de Google Colaboratory
  • Desarrolle técnicas graficas y cuantitativas, buscando a obtener informaciones relevantes

Público Objetivo

Desarrolladores y entusiastas en análisis exploratoria de datos utilizando la biblioteca de Phyton Pandas y Seaborn.

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8h

p/ conclusión

41

Actividades

123

Minutos de video

4214

Alumnos en este curso

9.4

Nota del curso

Certificado de participación

Formación con este curso

Instructores

Contenido Detallado

  1. 1. Importando y traduciendo variables

    • Introducción
    • Importando base de datos
    • Traduciendo columnas e variables

  2. 2. Análisis exploratoria de variables

    • Importando Seaborn y análisis de distribución
    • Creando variable numérica
    • Parámetros de gráficos

  3. 3. Comparando y analizando variables categóricas

    • Countplot, catplot y swarmplot
    • Boxplot y Violinplot
    • Creando y analizando variable categórica

  4. 4. Análisis de variables numéricas y regresión

    • Displot
    • Scatterplot y lmplot
    • Test de hipótesis

  5. 5. Análisis conjunta de variables

    • Jointplot
    • Pairplot
    • Conclusión

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