Curso de Data Visualization with Python
La visualización de datos es la práctica de transformar los datos en representaciones gráficas y visuales para analizar patrones o tendencias. Este curso se centra en la creación de visualizaciones de datos utilizando Python y en la obtención de conocimientos prácticos para casos de uso comunes.
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor (en línea o en el sitio) está dirigida a analistas de datos y científicos de datos que deseen usar Python para crear visualizaciones de datos interactivas directamente desde el código.
Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a crear visualizaciones de datos con Python.
- Comprender los conceptos básicos, los casos de uso y las herramientas de visualización de datos.
- Explore las diferentes bibliotecas (Matplotlib, Seaborn, Bokeh y Folium) disponibles en Python.
- Aprenda a crear diagramas de líneas, gráficos estadísticos, geoespaciales y otras visualizaciones de datos complejas con Python.
- Conocer las mejores prácticas y técnicas de presentación e interpretación de datos.
Formato del curso
- Charla interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para concertarlo.
Programa del Curso
Introducción
- Descripción general de los conceptos básicos de visualización de datos
- Técnicas y herramientas de visualización
Empezar
- Instalación de las bibliotecas Python (Matplotlib, Seaborn, Bokeh y Folium)
- Casos de uso y ejemplos prácticos
Creación de diagramas de líneas y gráficos con Matplotlib
- Creación de trazados de líneas básicas
- Adición de estilos, ejes y etiquetas
- Combinación de varias parcelas
- Creación de gráficos de barras, gráficos circulares e histogramas
Creación de visualizaciones complejas con Seaborn
- Visualización de Pandas DataFrame
- Trazado de barras y agregados
- Implementación de gráficos de KDE, Box y Violin
- Análisis de distribuciones estadísticas
Hacer que las visualizaciones sean interactivas con Bokeh
- Trazado con glifos básicos
- Creación de diseños para varias visualizaciones
- Estilo y atributos visuales
- Adición de interactividad (leyendas interactivas, acciones de desplazamiento y widgets)
- Implementación de selecciones vinculadas
Visualización de datos geoespaciales con Folium
- Trazado de mapas interactivos
- Uso de capas y mosaicos
- Adición de marcadores y trazados
Solución de problemas
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de la ciencia de datos
- Python Experiencia en programación
Audiencia
- Analistas de datos
- Científicos de datos
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Consultas
Testimonios (4)
Aplicación real de Spotfire y todas sus funciones básicas.
Michael Capili - STMicroelectronics, Inc.
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Jorge Andres Silva Cisternas - Industria De Conjuntos Mecanicos Aconcag
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- Integre Prometheus Alertmanager con herramientas externas mediante webhooks.
- Automatice las respuestas a las alertas para una resolución de problemas más rápida.
- Utilice Grafana para visualizar y gestionar las alertas de forma eficaz.
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- Comprenda la importancia de las métricas personalizadas para la supervisión de aplicaciones.
- Instrumente las aplicaciones para exportar métricas personalizadas para Prometheus.
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- Configure Grafana para alta disponibilidad.
- Personalice paneles y paneles con datos.
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-
Obtenga una comprensión profunda de los conceptos y componentes avanzados Grafana.
Aproveche las variables de plantilla y los paneles dinámicos para mejorar la visualización de datos.
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Conozca las prácticas recomendadas para escalar Grafana, optimizar el rendimiento y garantizar una alta disponibilidad.
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- Instale y configure TIBCO Spotfire X.
- Comprender las características y la arquitectura de TIBCO Spotfire X.
- Comprenda los conceptos detrás de la analítica aumentada y predictiva.
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- Cree visualizaciones de datos interactivas y mejoradas.
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Formato del curso
Charla y discusión interactiva.
Muchos ejercicios y práctica.
Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Al final de esta formación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar.
- Cree sistemas de procesamiento de eventos distribuidos, con estado y basados en reglas.
- Gestione los datos de los eventos empresariales y ejecute las reglas de negocio adecuadas.
- Reduzca el tiempo de respuesta a eventos en aplicaciones a gran escala basadas en datos.
- Cree aplicaciones para la detección de fraudes, el seguimiento y la localización, la generación de ofertas al cliente en tiempo real, etc.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Instale y navegue por el programa TIBCO Statistica para crear y administrar proyectos de análisis de datos.
- Comprender los conceptos básicos de la estadística para analizar datos y generar información útil para el negocio.
- Explore temas avanzados para trabajar con big data y aprendizaje automático con TIBCO Statistica.