Visualización de resultados en Python con Jupyter

La mejor manera de comunicar resultados es contando una historia a través de visualizaciones que sean útiles y entendibles. A través de este curso de visualización de resultados de Python, aprenderás a realizar los gráficos esenciales que necesitas en tu set de herramientas como data scientist. 

A lo largo del curso, entenderás cómo realizar visualizaciones que te permitan detectar hallazgos en un análisis, outliers en una selección de variables o algún dashboard que ayude a dar seguimiento particular a KPIs o modelos. Todo esto a través del uso de Python con los Jupyter Notebooks.

Al final del curso sabrás qué gráfico se necesita para las preguntas que te planteas responder con el conjunto de datos.

1. Entenderás los principios de la visualización de datos.
2. Comprenderás los distintos gráficos para la visualización de datos con Python y Jupyter Notebooks.

Nivel del curso
Este curso es de nivel intermedio, ya que se debe tener conocimiento de Python, sobre todo de las librerías de pandas, matplotlib, seaborn y numpy para el manejo de datos y uso de gráficos.

Este curso va dirigido a estudiantes con conocimiento previo en Python con uso de Jupyter Notebooks y de las librerías de pandas, matplotlib, seaborn y numpy principalmente. Es necesario contar con bases sólidas matemáticas-estadísticas y procesos de Data Science.

¿Qué necesito?

1. Jupyter Notebook y Dataset.
2. Acceder al repositorio del curso: https://github.com/crehana-studentxp/Jupyter_visualizacion_python-Fernando_Diaz
3. Conocimiento del lenguaje Python en especial uso de matplotlib, seaborn y pandas.
4. Bases estadísticas avanzadas.