Python es un lenguaje de programación popular y versátil que se utiliza en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo el análisis y la visualización de datos.

Hay muchas librerías y módulos integrados en Python que pueden utilizarse para comprender y visualizar datos de diferentes fuentes.



Una de las librerías más populares para el análisis de datos en Python es pandas. Esta librería proporciona estructuras de datos y herramientas de análisis de datos que facilitan la manipulación y el análisis de datos en Python.

Con pandas, puedes leer datos de archivos CSV, Excel y otros formatos de datos y luego manipular y analizar esos datos de diversas maneras.

Otra librería popular para la visualización de datos en Python es matplotlib. Esta librería proporciona una amplia gama de funciones para crear gráficos y visualizaciones de datos de manera sencilla.

Con matplotlib, puedes crear gráficos de líneas, barras, dispersión y muchos otros tipos de visualizaciones de datos.

Además de estas librerías, hay muchas otras herramientas y módulos integrados en Python que pueden utilizarse para comprender y visualizar datos de diferentes fuentes.

Algunos ejemplos incluyen seaborn, que proporciona una amplia gama de visualizaciones de datos avanzadas basadas en matplotlib, y plotly, que proporciona una plataforma para crear visualizaciones de datos interactivas y en línea.

En resumen, Python es un lenguaje de programación poderoso y versátil que tiene una gran cantidad de herramientas y librerías disponibles para comprender y visualizar datos.

Si estás interesado en aprender a analizar y visualizar datos con Python, hay muchos recursos disponibles para ayudarte a empezar.

Comprender y visualizar datos con Python por la Universidad de Michigan

En este curso, los estudiantes serán introducidos al campo de la estadística, incluidas las fuentes de datos, el diseño de investigación, la gestión de datos y la exploración y visualización de datos.

Los estudiantes identificarán diferentes tipos de datos y aprenderán a visualizar, analizar e interpretar resúmenes de datos univariados y multivariados.

Los estudiantes también comprenderán la diferencia entre el muestreo probabilístico y no probabilístico de poblaciones más grandes, el concepto de cómo varían las estimaciones de la muestra y cómo hacer inferencias sobre poblaciones más grandes basadas en el muestreo probabilístico.

Al final de cada semana, los estudiantes aplicarán los conceptos estadísticos que aprendieron usando Python en un curso.

Durante estas sesiones de laboratorio, los estudiantes descubrirán diferentes usos de Python como herramienta, incluidas las bibliotecas Numpy, Pandas, Statsmodels, Matplotlib y Seaborn.

Este curso es ofrecido por la Universidad de Míchigan

La misión de la Universidad de Michigan es servir a la gente de Michigan y del mundo a través de la preeminencia en la creación, comunicación, preservación y aplicación del conocimiento, el arte y los valores académicos, y en el desarrollo de líderes y ciudadanos que desafíen el presente y enriquezcan el futuro.



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Jesús Amaro

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