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Posibilidades con Matplotlib y Seaborn

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Recursos

El Curso B谩sico de Visualizaci贸n de Datos con Matplotlib y Seaborn te dio las herramientas necesarias para conocer los aspectos b谩sicos de cada librer铆a. Repasemos de manera sencilla los temas visto a lo largo del curso.

Temas de Matplotlib

  • Pyplot
  • Orientado a objetos
  • Subplots
  • Tittle, legends, labels
  • Colores y estilos
  • Otros gr谩ficos
  • Tama帽os

Temas de Seaborn

  • Estructura
  • Par谩metros m谩s usados
  • Distributions
  • Relational
  • Categorical
  • Joinplot - Pairplot
  • Heatmap

Visita kaggle y busca cualquier dataset de tu preferencia. Puedes combinar Matplotlib y Seaborn para hacer tus propias visualizaciones e investiga nuevas cosas por tu cuenta. 馃挌

Aportes 87

Preguntas 7

Ordenar por:

驴Quieres ver m谩s aportes, preguntas y respuestas de la comunidad?

Excelente curso, espero saquen cursos avanzados en este sentido

Calos eres un crack super excelentes tus cursos

Con 3D este curso se volv铆a mi preferido, pero me gust贸 mucho igualmente, ahora no copio gr谩ficos, ahora los hago yo mismo.

Otro excelente curso, eres un gran profesor Carlos, espero saques nuevos cursos de ML o DL

Excelente curso. Al comenzar mis conocimientos en visualizaci贸n de datos eran practicamente nulos. Aprend铆 mucho 馃槃
猸愶笍 猸愶笍 猸愶笍 猸愶笍 猸愶笍

Les dejo el resumen que hice en deepnote.

Excelente curso

Comparto mis apuntes en Notion

Hay algo bastante satisfactorio al ver rodar los cr茅ditos 馃ス

Tremendo curso! Increible profesor!

Quiero mas鈥

test responses
Resumen
1.
驴Qu茅 nos permite encontrar la visualizaci贸n de datos?
Todas las opciones son correctas.
2.
Sentencia de Matplotlib para crear un lineplot de x, y con puntos azules:
plt.plot(x, y,鈥榖o鈥)
3.
驴Con la sentencia plt.subplot(1,2,1) de Matplotlib a qu茅 estoy accediendo?
El primer plot de una fila y dos columnas.
4.
驴El m茅todo orientado a objetos de Matplotlib es mejor que el m茅todo de pyplot?
Depende de la necesidad y su uso.
5.
驴En la sentencia de Matplotlib 鈥渇ig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)鈥 axes de qu茅 tipo se le asigna un objeto?
ndarray (NumPy array)
6.
驴Para qu茅 sirve el uso de leyendas, etiquetas y t铆tulos en nuestras visualizaciones de datos?
M谩s contexto a nuestros gr谩ficos.
7.
驴Cu谩l es la propiedad para definir el estilo de la l铆nea en un plot de Matplotlib?
linestyle
8.
驴En Matplotlib a diferencia de plt.bar, para qu茅 funciona plt.barh?
El mismo gr谩fico que plt.bar, pero horizontal.
9.
驴Cu谩l comando de Matplotlib se usa para crear un histograma?
plt.hist
10.
Este gr谩fico es muy 煤til para ver la correlaci贸n entre dos variables:
scatter
11.
Es posible cambiar la paleta de colores, estilo, fuente y otros par谩metros con ese comando de seaborn
sns.set
12.
驴En el par谩metro data de Seaborn que se debe poner?
La fuente de datos.
13.
Con este comando de Seaborn se pueden crear distintos tipos de gr谩ficos orientados a distribuci贸n

sns.displot
14.
驴Es posible mezclar dos tipos de gr谩ficos como swarmplot y boxplot en una gr谩fica de Seaborn?
Verdadero
15.
Con este comando de Seaborn se pueden crear distintos tipos de datos orientados a gr谩ficos de relaci贸n:
sns.relplot
16.
Con este par谩metro en joinplot de Seaborn se pueden modificar los valores de las gr谩ficas secundarias de los ejes:
marginal_kws
17.
驴Con cu谩l comando de Seaborn se pueden ver m煤ltiples relaciones en todo un dataset?
sns.pairplot
18.
Este tipo de gr谩fica muy utilizado en Seaborn es 煤til para visualizar estructuras matriciales:
heatmap
Ver menos

MIL GRACIAS PROFE, GRACIAS PLATZI !!!

muy buen curso

Excelente curso!

******Demasiadamente buenos los cursos, aprend铆 much铆simo y los aprovech茅 al m谩ximo, estos dos cursos abren muchas posibilidades de trabajar con datos y analizarlos de una forma gr谩fica muy f谩cil es la pieza que faltaba para seguir con esta ruta y llegar a ser todos unos expertos en esto.
el profe de este curso es muy bueno y su forma de explicar es bastante din谩mica y as铆 de esa forma uno retiene mucho conocimiento, muchas gracias. Carlos Andr茅s Alarc贸n ojal谩 te encontremos en m谩s curso en esta ruta


Hemos recorrido a lo largo de estos dos cursos las principales herramientas ofrecidas por Seaborn. Esta librer铆a es, sin duda, una magn铆fica alternativa a Matplotlib siempre que no se requieran retoques demasiado personalizados -en cuyo caso habr铆a que recurrir directamente
Adem谩s de ofrecer un conjunto bien harmonioso de funciones de visualizaci贸n, una de las cosas m谩s destacables de Seaborn es la coherencia de las interfaces de sus funciones, lo que permite pasar de una visualizaci贸n a otra sin demasiado problema y sin tener que memorizar multitud de nombres para los argumentos. Por 煤ltimo, es de destacar la variedad de paletas de color que ofrece y la facilidad con la que se aplican a las gr谩ficas, asegurando siempre resultados
muy activos.

Adjunto mis apuntes del curso en Jupyter Notebooks y Markdowns, me tom茅 la molestia de organizarlos m谩s y ser m谩s explicativo que los notebooks originales.

Excelente curso鈥!!!

La verdad que este curso y el anterior me parecieron 10/10. 隆Siento que aprend铆 much铆simo, mis mejores deseos! 馃馃馃憤馃憤

S煤per 煤til el curso para mi d铆a a d铆a. Hago data Science; sin ambargo, al momento de graficar mi conocimiento era b谩sico. Ahora siento que puedo personalizar mis gr谩ficas y comunicar mucho mejor. Gracias!

https://colab.research.google.com/drive/1KyikBs5aHot3S6EzfKu2hpfTkBngbAAX?usp=sharing

Comparto mi trabajo, para que puedan visualizar y dar su opini贸n de como mejorar la visualizaci贸n.

Maravilloso curso introductorio a estas 2 importantes librer铆as, lo que queda ahora es practicar y seguir ampliando las bases adquiridas aqu铆 馃槑馃馃敟馃殌

Les recomiendo esta librer铆a https://plotly.com/ tambi茅n es 煤til y me parece mas moderno

Que r谩pido se me fue el tiempo T-T seg煤n yo me la lleve tranquila para que me durara el curso, gracias profe.

Gracias Carlos, muy buen curso, ahora nos toca a los alumnos poner en pr谩ctica todo lo aprendido, adem谩s tengo el reto de integrar la herramienta de BI Tableau con Python mediante la librer铆a tabpy.

隆Excelente curso! Aprend铆 much铆simo y me siento emocionado para ir a analizar datasets para descubrir nuevas historias.

Excelente curso, buena metodolog铆a y los puntos que se tocaron de gran valor y me gusto mucho.
Seria conveniente analizar ampliarlo con el lenguaje que lo acompa帽ar铆a, por ejemplo si tenemos un histograma podr铆amos decir aqu铆 observamos y podr铆amos hacer esto o tomar eso para, son cosas que s eme ocurren para mejorar, es decir la interpretaci贸n y el lenguaje adecuado

Muchas gracias, me gust贸 mucho el curso.

Excelente curso, quer铆a ver como manipular los 2 lados del eje Y para comparar 2 variables cuando los rangos son diferente. Tambi茅n configurar los valores de la escala. Gracias Carlos.

excelente curso carlos, estare esperando ansiosamente uno mas profundo del mundo del data science en un futuro, se me hizo muy entendible tu forma de ense帽ar, un saludo

Es b谩sico pero me sirvi贸 para entender algunas cosas. Gracias masestro.

Me gusto el curso. El profesor Carlos lo hizo muy entretenido. Si bien es b谩sico, me ayud贸 a ordenar las herramientas a la hora de armar un gr谩fico. Muchas gracias.

Excelente el curso.

Excelente curso, resumido pero lleno de mucho conocimiento para esta carrera.

Excelente curso. Muy bien explicado y super conciso. Me encant贸.

Am茅 este curso!!! cuando trabajaba con datos este tema siempre me fue mi falencia mayor

gracias Carlos

Gracias Carlos, muy 煤til para aprender los fundamentos de visualizaci贸n con estas librer铆as!!

Enlace directo a los datasets de kaggle:
https://www.kaggle.com/datasets
馃槃

Excelente Curso, un curso de Dashboard ser铆a genial

Excelente curso, seria mucho mejor si se hiciera un curso mas profundo
Excelente curso, super贸 por mucho mis expectativas.
Gracias por tanto!
un curso maravilloso, me encanto, ahora pondre en practica todo
Muy buen curso, me gusto demasiado y m谩s cuando llegue a la parte de seaborn que me ayudo a entender ciertas cosas con los distintos tipos de gr谩ficos y es bueno saber ya manejar un poco de c贸digo un poco m谩s avanzado para el manejo de datos y gr谩ficas. Muchas gracias profe Carlos se le agradece mucho (銆冿浚锔讹浚)浜(锟o付锟c)
Amar铆a un curso avanzado o un curso pr谩ctico de estas herramientas.

Me gusto esta clase de pandas y seaborn. Aprendi mucho con respecto a la dinamica del curso. Espero seguir aprendiendo mas con respecto a la mejora de este.

Quiero m谩s!

Excelente curso Carlos. Realmente se aprende.

Me gusto mucho, aunque esperaba aprender a graficar en 3D, seguire con la documentacion para estos temas.

Aun as铆 me gusto y espero que hagan mas!

Que buen curso y que buen profesor, de los mejores que me he topado en platzi, felicidades

comparto las notas del curso

a mi me parecio complejo un poco y lo peor es que es b谩sico jajaj

Excelente el curso, vi que muchas clases que los recursos tienen im谩genes ca铆das! hago este aporte para que se pueda complementar mejor cada clase! saludos.

Por supuesto, gracias Profesor y gracias Platzi!

隆Excelente curso!

Muy buen curso, el profe usa ejemplo muy did谩cticos

Qu茅 curso tan incre铆ble! Antes de comenzar este curso hab铆a visto la documentaci贸n de Matplotlib y pens茅 que no iba a ser capaz de entenderlo. Personas como el profe Alarc贸n te llenan de confianza porque saben desagregar los temas para hacerlos mucho m谩s entendibles.

Excelente curso. 100% recomendado.

Me gust贸 mucho el curso, quiero aprender mucho m谩s sobre visualizaci贸n, incluyendo c贸mo interpretar cada uno y c贸mo decidir cu谩l ser铆a m谩s eficiente. Porque no todos parecen funcionar para un p煤blico general o no especializado.

Excelente curso

Excelente curso, me gusto, ahora no copiare c贸digo para realizar los gr谩ficos 馃槑!

excelente curso, me gusto mucho

excelente curso, sin quejas

este curso me encanto, siento que es la mejor base para aprender mas acerca de ciencias de datos

Buen curso, resta seguir practicandolo.

Me gusto mucho el curso, aprend铆 m谩s sobre Matplotlib y su uso en conjunto con Seaborn.

Sin lugar a dudas se abrio un nuevo mundo para mi. Estoy emocionado por comenzar a analizar datos y poder graficarlos, muy buen curso !!!

Me encanta que Carlos menciones repetidas veces la relaci贸n de las gr谩ficas con nociones de estad铆stica b谩sico. Eso me motiva a seguir en los cursos de esta escuela. A la expectativa de los cursos avanzados.

Maravilloso curso

Muy buen curso, los recursos y las bases est谩n, el resto depende de qu茅 tanto quiera profundizar y aprender cada uno.
Gracias, profe Carlos.

al grano me gusto

Informaci贸n resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

  • Felicidades. Mereces una vida mejor 馃槂

  • Aprendimos mucho, ahora debemos practicar para afianzar lo aprendido

  • Podemos descargar datos de Kaggle para nuestros proyectos

Excelente curso, me alegra seguir aprendiendo nuevas cosas, cada vez que avanzamos, siento que no se nada jejeje

Carlos, este ha sido uno de los cursos que m谩s me ha emocionado, gracias por hacerlo tan f谩cil de digerir

Excelente curso, excelente profesor 5/5

Ojala hagan una versi贸n m谩s avanzada para este curso. Este primer paso est谩 muy bueno, pero creo que muchos de los estudiantes que estamos ac谩 queremos dar el siguiente paso e ir m谩s all谩 (ojal谩 de la mano de platzi)

Gran curso, felicitaciones, simple, directo y didactico.

Me gust贸 el curso. Muy r谩pido, conciso, bien explicado. Al punto todo los temas, super concreto. Ojal谩 si salga una versi贸n para temas avanzados.

Gracias Carlos, excelente curso! aprend铆 mucho y repase t茅rminos importantes de visualizaciones. Saludos bro!

fantastico curso!!! excelente, aprendi muchisimo, se me abrieron multiples posibilidades

ame el curso, por mas cursos como este, excelente estructura para separar los temas del curso

Maravilloso curso y la verdad es que lo voy a usar cada vez que pueda.

Excelente curso, muy claro todo.

Excelente par de cursos. Complementan bien la l铆nea de aprendizaje.

Buen curso, me queda practicarlo mas 馃槂

Un excelente curso, muy did谩ctico y f谩cil de entender con los ejemplos usados

Muy buen curso, espero los proximos cursos avanzados, tambi茅n espero los proximos cursos de Carlos.

Muy buen curso, ya hac铆a falta un curso as铆 en la escuela de Data Science, el profesor, como en sus dem谩s cursos, demuestra una excelente habilidad para la docencia.

Muy bueno el curso, realmente lo disfrute bastante.