Posibilidades con Matplotlib y Seaborn

Excelente curso, espero saquen cursos avanzados en este sentido

Calos eres un crack super excelentes tus cursos

Con 3D este curso se volvía mi preferido, pero me gustó mucho igualmente, ahora no copio gráficos, 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 visualización de datos eran practicamente nulos. Aprendí mucho 😄
⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️ ⭐️

Excelente curso

Comparto mis apuntes en Notion

Hay algo bastante satisfactorio al ver rodar los créditos 🥹

Tremendo curso! Increible profesor!

Quiero mas…

test responses
Resumen
1.
¿Qué nos permite encontrar la visualización 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,‘bo’)
3.
¿Con la sentencia plt.subplot(1,2,1) de Matplotlib a qué estoy accediendo?
El primer plot de una fila y dos columnas.
4.
¿El método orientado a objetos de Matplotlib es mejor que el método de pyplot?
Depende de la necesidad y su uso.
5.
¿En la sentencia de Matplotlib “fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)” axes de qué tipo se le asigna un objeto?
ndarray (NumPy array)
6.
¿Para qué sirve el uso de leyendas, etiquetas y títulos en nuestras visualizaciones de datos?
Más contexto a nuestros gráficos.
7.
¿Cuál es la propiedad para definir el estilo de la línea en un plot de Matplotlib?
linestyle
8.
¿En Matplotlib a diferencia de plt.bar, para qué funciona plt.barh?
El mismo gráfico que plt.bar, pero horizontal.
9.
¿Cuál comando de Matplotlib se usa para crear un histograma?
plt.hist
10.
Este gráfico es muy útil para ver la correlación entre dos variables:
scatter
11.
Es posible cambiar la paleta de colores, estilo, fuente y otros parámetros con ese comando de seaborn
sns.set
12.
¿En el parámetro data de Seaborn que se debe poner?
La fuente de datos.
13.
Con este comando de Seaborn se pueden crear distintos tipos de gráficos orientados a distribución

sns.displot
14.
¿Es posible mezclar dos tipos de gráficos como swarmplot y boxplot en una gráfica de Seaborn?
Verdadero
15.
Con este comando de Seaborn se pueden crear distintos tipos de datos orientados a gráficos de relación:
sns.relplot
16.
Con este parámetro en joinplot de Seaborn se pueden modificar los valores de las gráficas secundarias de los ejes:
marginal_kws
17.
¿Con cuál comando de Seaborn se pueden ver múltiples relaciones en todo un dataset?
sns.pairplot
18.
Este tipo de gráfica muy utilizado en Seaborn es útil para visualizar estructuras matriciales:
heatmap
Ver menos

MIL GRACIAS PROFE, GRACIAS PLATZI !!!

muy buen curso

Excelente curso!

******Demasiadamente buenos los cursos, aprendí muchísimo y los aproveché al máximo, estos dos cursos abren muchas posibilidades de trabajar con datos y analizarlos de una forma gráfica muy fácil 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 dinámica y así de esa forma uno retiene mucho conocimiento, muchas gracias. Carlos Andrés Alarcón ojalá te encontremos en más curso en esta ruta

Hemos recorrido a lo largo de estos dos cursos las principales herramientas ofrecidas por Seaborn. Esta librería es, sin duda, una magnífica alternativa a Matplotlib siempre que no se requieran retoques demasiado personalizados -en cuyo caso habría que recurrir directamente
Además de ofrecer un conjunto bien harmonioso de funciones de visualización, una de las cosas más destacables de Seaborn es la coherencia de las interfaces de sus funciones, lo que permite pasar de una visualización a otra sin demasiado problema y sin tener que memorizar multitud de nombres para los argumentos. Por último, es de destacar la variedad de paletas de color que ofrece y la facilidad con la que se aplican a las gráficas, asegurando siempre resultados
muy activos.

Adjunto mis apuntes del curso en Jupyter Notebooks y Markdowns, me tomé la molestia de organizarlos más y ser más explicativo que los notebooks originales.

Excelente curso…!!!

Súper útil el curso para mi día a día. Hago data Science; sin ambargo, al momento de graficar mi conocimiento era básico. Ahora siento que puedo personalizar mis gráficas y comunicar mucho mejor. Gracias!

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

Comparto mi trabajo, para que puedan visualizar y dar su opinión de como mejorar la visualización.

Maravilloso curso introductorio a estas 2 importantes librerías, lo que queda ahora es practicar y seguir ampliando las bases adquiridas aquí 😎🥇🔥🚀

Les recomiendo esta librería https://plotly.com/ también es útil y me parece mas moderno

Que rápido se me fue el tiempo T-T según 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 práctica todo lo aprendido, además tengo el reto de integrar la herramienta de BI Tableau con Python mediante la librería tabpy.

¡Excelente curso! Aprendí muchísimo y me siento emocionado para ir a analizar datasets para descubrir nuevas historias.

Excelente curso, buena metodología y los puntos que se tocaron de gran valor y me gusto mucho.
Seria conveniente analizar ampliarlo con el lenguaje que lo acompañaría, por ejemplo si tenemos un histograma podríamos decir aquí observamos y podríamos hacer esto o tomar eso para, son cosas que s eme ocurren para mejorar, es decir la interpretación y el lenguaje adecuado

Muchas gracias, me gustó mucho el curso.

Excelente curso, quería ver como manipular los 2 lados del eje Y para comparar 2 variables cuando los rangos son diferente. También 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 enseñar, un saludo

Es básico pero me sirvió para entender algunas cosas. Gracias masestro.

Me gusto el curso. El profesor Carlos lo hizo muy entretenido. Si bien es básico, me ayudó a ordenar las herramientas a la hora de armar un gráfico. 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 encantó.

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

gracias Carlos

Gracias Carlos, muy útil para aprender los fundamentos de visualización con estas librerías!!

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

Excelente Curso, un curso de Dashboard sería genial

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.

Excelente curso Carlos. Realmente se aprende.

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

Aun así 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 básico jajaj

Excelente el curso, vi que muchas clases que los recursos tienen imágenes caídas! hago este aporte para que se pueda complementar mejor cada clase! saludos.

Por supuesto, gracias Profesor y gracias Platzi!

¡Excelente curso!

Muy buen curso, el profe usa ejemplo muy didácticos

Qué curso tan increíble! Antes de comenzar este curso había visto la documentación de Matplotlib y pensé que no iba a ser capaz de entenderlo. Personas como el profe Alarcón te llenan de confianza porque saben desagregar los temas para hacerlos mucho más entendibles.

Excelente curso. 100% recomendado.

Me gustó mucho el curso, quiero aprender mucho más sobre visualización, incluyendo cómo interpretar cada uno y cómo decidir cuál sería más eficiente. Porque no todos parecen funcionar para un público general o no especializado.

Excelente curso

Excelente curso, me gusto, ahora no copiare código para realizar los gráficos 😎!

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, aprendí más 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 relación de las gráficas con nociones de estadística básico. 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 están, el resto depende de qué tanto quiera profundizar y aprender cada uno.
Gracias, profe Carlos.

al grano me gusto

Información resumida de esta clase
#EstudiantesDePlatzi

• Felicidades. Mereces una vida mejor 😃

• 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 más me ha emocionado, gracias por hacerlo tan fácil de digerir

Excelente curso, excelente profesor 5/5

Ojala hagan una versión más avanzada para este curso. Este primer paso está muy bueno, pero creo que muchos de los estudiantes que estamos acá queremos dar el siguiente paso e ir más allá (ojalá de la mano de platzi)

Gran curso, felicitaciones, simple, directo y didactico.

Me gustó el curso. Muy rápido, conciso, bien explicado. Al punto todo los temas, super concreto. Ojalá si salga una versión para temas avanzados.

Gracias Carlos, excelente curso! aprendí mucho y repase términos 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 línea de aprendizaje.

Buen curso, me queda practicarlo mas 😃

Un excelente curso, muy didáctico y fácil de entender con los ejemplos usados

Muy buen curso, espero los proximos cursos avanzados, también espero los proximos cursos de Carlos.

Muy buen curso, ya hacía falta un curso así en la escuela de Data Science, el profesor, como en sus demás cursos, demuestra una excelente habilidad para la docencia.

Muy bueno el curso, realmente lo disfrute bastante.

Que muchos ejercicios :v