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[Visualización de Datos con Python]
Módulo 0: Introducción del curso
Introducción del curso (1:56)
Módulo I: Fundamentos de Visualización de Datos
Workplace: Entorno Google Colab (1:48)
Importar Google Drive (2:09)
Instalar los requerimientos (5:18)
Workplace: Instalar Miniconda (2:45)
Creando un entorno virtual (1:48)
Instalando los requirimientos (3:16)
Jupyter Notebook (2:54)
Visual Studio Code (1:55)
Workplace: Entorno Local (3:11)
Pandas Dataframes (2:38)
método head() (0:52)
método tail() (0:53)
método info() (3:23)
Filtrar columnas (4:17)
Agrupamiento (6:51)
Módulo II: Visualizaciones básicas con Matplotlib
Workplace: Entorno Local (2:19)
Matplotlib (1:12)
numpy (3:39)
método plot() y scartter() (2:50)
método bar() y linspace() (3:03)
método around() (1:38)
grafico (4:05)
subplots (8:56)
Módulo III: Visualizaciones básicas con Pandas
Pandas & Seaborn (2:50)
generando Dataframe (2:46)
método map() (1:54)
plots basicos (1:34)
Metodo groupby (5:05)
Módulo IV: Gráficos estadísticos con Seaborn
Seaborn (0:58)
método countplot() (2:14)
método figsize() (2:39)
método boxplot() (2:10)
método violinplot() (1:12)
método boxenplot() (1:32)
método regplot() (6:02)
método barplot() (1:11)
subplots (5:05)
pairGrid (1:27)
método pairGrid() (7:33)
correlation plot (2:38)
generando matriz (1:51)
método heatmap() (3:15)
Módulo V: Casos Prácticos, Visualización de series de tiempo
series de tiempo (1:47)
read_csv (2:01)
método head() (1:40)
método transpose() (5:20)
método iloc[] & columns (7:26)
set_index() (5:08)
tmp_df[] (5:35)
Módulo VI: Casos Prácticos, Visualización de datos de panel
read_csv (5:03)
método groupby (0:50)
método lineplot() (2:18)
método stripplot() (3:08)
método relplot() (2:12)
método lmplot() (3:46)
Workplace: Entorno Google Colab
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