La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos. Al utilizar elementos visuales como cuadros, gráficos y mapas, las herramientas de visualización de datos proporcionan una manera accesible de ver y comprender tendencias, valores atípicos y patrones en los datos.
Este es el primer curso de la especialización de cuatro cursos Productos de datos de Python para análisis predictivo, que presenta los conceptos básicos de lectura y manipulación de conjuntos de datos en Python.
En este curso, aprenderá qué es un producto de datos y pasará por varias bibliotecas de Python para realizar la recuperación, el procesamiento y la visualización de datos.
![Visualización de datos: herramientas, técnicas y ejemplos [2020]](https://i0.wp.com/rockcontent.com/es/wp-content/uploads/sites/3/2020/09/Qu%C3%A9-es-la-visualizaci%C3%B3n-de-datos.png?ssl=1)
Este curso lo introducirá en el campo de la ciencia de datos y lo preparará para los siguientes tres cursos de la especialización: Design Thinking y Análisis predictivo para productos de datos, Modelado predictivo significativo e Implementación de modelos de aprendizaje automático.
En cada paso de la especialización, obtendrá experiencia práctica en la manipulación de datos y desarrollará sus habilidades, lo que finalmente culminará en un proyecto final que abarcará todos los conceptos enseñados en la especialización.
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Lo que aprenderás:
- Semana 1: Introducción a los productos de datos
- Esta semana, repasaremos el programa de estudios y le prepararemos los materiales y el software del curso.
Le presentaremos productos de datos y actualizaremos su memoria en los cuadernos de Python y Jupyter.
- Semana 2: lectura de datos en Python
- Esta semana, aprenderemos cómo cargar conjuntos de datos desde archivos CSV y JSON.
También practicaremos la manipulación de datos de estos conjuntos de datos con comandos básicos de Python.
- Semana 3: Procesamiento de datos en Python
- Esta semana, nuestro objetivo es comprender cómo limpiar un conjunto de datos antes de analizarlo. Repasaremos cómo trabajar con diferentes tipos de datos, como cadenas y fechas.
- Semana 4: Bibliotecas y kits de herramientas de Python
- En esta última semana, tendremos una idea de las bibliotecas comunes en Python y cómo pueden ser útiles.
Cubriremos la visualización de datos con numpy y MatPlotLib, y también le presentaremos los conceptos básicos del webscraping con urllib y BeautifulSoup.
- Proyecto final
- Cree su propio cuaderno Jupyter con un conjunto de datos de su elección y practique la manipulación de datos.
Demuestre las habilidades que ha aprendido y las bibliotecas que conoce en este proyecto. Esperamos que haya disfrutado del curso y mucha suerte en su aprendizaje futuro.
¿Cómo obtengo el curso?
Este curso es ofrecido desde la plataforma de Coursera, es un curso que puedes obtener de manera gratuita bajo ciertas condiciones.
La primera opción es elegir la opción de “Curso gratuito sin certificado”, de esta manera podrás acceder al contenido del curso y finalizarlo, pero no podrás obtener un certificado de finalización avalado por la plataforma.
La segunda opción es elegir “auditar curso”, con esta opción podrás acceder al contenido de video del curso, pero no podrás realizar los exámenes ni obtener el certificado de finalización. Si no ves la opción de auditar curso, debes verificar en la parte de abajo usando el scroll (en forma de link).
Las opciones varían dependiendo el curso, pero con cualquiera de las dos podrás acceder gratuitamente al contenido. Por si fuera poco, algunos cursos tienen la opción de ayuda económica, con los cuales puedes solicitar dicho apoyo y ser acreedor de un curso de pago.
Para obtener el curso de manera gratuita da clic en el siguiente botón: