Descubre cómo Visualizar Datos Categóricos con Seaborn y Python: gráficas de violín, enjambre y ➕
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia: Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2022, 15 de Agosto). Descubre cómo Visualizar Datos Categóricos con Seaborn y Python: gráficas de violín, enjambre y más [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video] 👉 Xiperia ofrece consultoría empresarial que transforma datos en conocimiento accionable para alcanzar los objetivos de tu negocio. Conoce más en https://www.xiperia.com ℹ️ Octavio Gutiérrez es el único responsable del contenido, afirmaciones y opiniones expresadas en este video, las cuales no están vinculadas a las organizaciones a las que está asociado. 🌐 Para conocer más sobre Octavio Gutiérrez, visita su perfil en LinkedIn https://www.linkedin.com/in/octaviogutierrez/ Para guiar tu aprendizaje, en este vínculo (https://youtu.be/lomJnbN5Wnk) se encuentra una guía secuencial para aprender: 1. Programación Básica con Python; 2. Manejo de Datos; 3. Visualización de Datos; 4. Análisis de Datos; y 5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos. ******************************************** En este video se introduce al uso de la librería Seaborn de Python para la visualización de datos categóricos. En particular, el video se enfoca en las gráficas de bandas (stripplot), gráficas de enjambre (swarmplot), diagramas de cajas y bigotes (boxplot), gráficas boxen (boxenplot), gráficas de violín (violinplot), gráficas de puntos (pointplot), gráficas de barras (barplots), y gráficas de conteo (countplot) para explorar relaciones estadísticas entre variables categóricas y numéricas. Índice del Video: 0:00 Visualización con datos categóricos 1:17 Tipos de gráficas categóricas 3:01 Datos a visualizar 8:00 Gráficas de bandas (stripplot) 18:16 Gráficas de enjambre (swarmplot), 23:00 Diagramas de cajas y bigotes (boxplot) 27:40 Gráficas boxen (boxenplot) 29:18 Gráficas de violín (violinplot) 33:30 Gráficas de puntos (pointplot) 36:40 Gráficas de barras (barplots) 37:33 Gráficas de conteo (countplot) ⭐ Apoya a Código Máquina dando un Like, Comentando, Compartiendo o con un Super Gracias. ⭐ De la co-fundadora de Código Máquina, productos de cosmética natural SINHAKI: https://www.amazon.com.mx/stores/sinHaki/page/1BD34FBC-C0F9-44F5-AC69-520634334C61?ref_=ast_bln El código del video está disponible en GitHub https://github.com/CodigoMaquina/code #seaborn #DataScience #CienciaDeDatos #visualización #python #matplotlib
Sobre este curso
Esta serie de videos explica los siguientes temas dentro del dominio de la ciencia de datos o data science: - Imputación o manejo de datos faltantes - Codificación de datos categóricos - Técnicas de escalamiento, normalización y estandarización. - Validación cruzada (cross-validation) - Ajuste de hiperparámetros - Técnicas para lidiar con clases desbalanceadas - Distribución de datos e histogramas - Detección de datos anómalos con diagramas de caja y la regla de Tukey - Detección de datos anómalos con iForests (bosques de aislamiento) - Regresión lineal - K-vecinos más cercanos para clasificación - K-vecinos más cercanos para regresión. - Conjuntos de clasificadores o regresores (Bagging) - Regresión logística - Impureza Gini - Bosques aleatorios para clasificación - Objetivos de los conjuntos de datos para entrenamiento, validación y prueba - La maldición de la dimensionalidad - Fuentes de datos - Detección de clusters con k-means - Detección de clusters con DBSCAN - Tipos de distancias para Clustering - Métricas de regresión. - Visualización de datos con matplotlib - Manejo y análisis de datos con pandas Las librerías que se utilizan son scikit-learn (sklearn), matplotlib, numpy y pandas.
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender el proceso completo de análisis de datos
- Recopilar, limpiar y transformar conjuntos de datos
- Crear visualizaciones de datos informativas y atractivas
- Aplicar estadística descriptiva e inferencial