Análisis y Visualización de Datos con Python

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Intermediate

First of all, we will discuss the applications of NumPy and why it is popular. Afterwards you will learn various possible options to create different arrays in NumPy.

It's now time to learn how to use index notation to retrieve specific elements or subsets of data from arrays. You will also learn how to use indices to retrieve data based on certain conditions and handle missing values.

There are quite few of common operations on arrays which you may want to perform. Luckily, NumPy has built-in functions and methods for this purpose which you will learn here.

It's time to discover how to efficiently use mathematical operations on NumPy arrays and apply them in some real-world problems.

En esta sección, exploraremos los fundamentos de las estructuras Series y DataFrame. También aprenderás sobre las diferencias entre estos dos tipos de estructuras.

Los datos pueden obtenerse en varios formatos, como CSV, JSON, SQL, HTML y más. Con Pandas, no estás limitado a un solo formato: puedes trabajar con datos de una multitud de tipos de archivos. En este capítulo, nos centraremos específicamente en los formatos CSV y TXT.

Aquí, aprenderás a procesar datos en bruto eliminando información innecesaria y gestionando valores nulos en un conjunto de datos.

First, we will discuss plotting applications, Matplotlib library, and its advantages. Afterwards you will create your first simple plot using Matplotlib.

Now you are ready to create various commonly used in practice plots. Without further ado, let's dive in right now!

Plotting and visualization is not only about creating a plot or several plots, it is also about making them clear, understandable and pleasant to look at. Time to learn plots customization in maplotlib, let's do it!

Statistics is essential in working with data, hence why it is extremely important to know how to create various statistical plots. Now it's time for us to explore the most common ones.

Seaborn is another powerful plotting library in Python built on top of matplotlib. Now that you are familiar with matplotlib, it's time to dive into visualization with seaborn.

Sumérgete en el mundo de Power BI y construye una base sólida. Cubrirás todo, desde la instalación y configuración hasta la conexión de fuentes de datos y la creación de tu primer informe.

Explora técnicas esenciales de preparación de datos, incluyendo la limpieza, transformación y combinación de múltiples fuentes de datos. También abordarás el manejo de valores faltantes, el perfilado de datos y varios métodos de manipulación de datos.

Domina los fundamentos del modelado de datos, desde la comprensión de los modelos de datos y la creación de relaciones hasta familiarizarte con los conceptos básicos de DAX. También aprenderás a crear medidas y columnas calculadas.

Descubre varias técnicas de visualización y personaliza visuales para obtener mejores perspectivas. También explorarás funciones avanzadas como segmentadores, filtros y capacidades de desglosar/desglosar a fondo para mejorar tu análisis de datos.

Aumenta la usabilidad y el poder narrativo de tus informes utilizando temas, configurando páginas de informes y aprovechando funciones avanzadas como la función Analyze e identificando valores atípicos. También crearás grupos, contenedores y clústeres para obtener conocimientos más profundos.

This section lays the groundwork for mastering Tableau by guiding you through installation, navigation, and foundational operations. From performing joins and splitting columns to understanding filters, marks, and the data pane, you will be equipped with essential tools for data exploration and visualization.

This section delves into Tableau's powerful tools for data organization, filtering, and customization. You'll learn to differentiate dimensions and measures, work with continuous and discrete fields, and create calculated fields and interactive dashboards. Through practical challenges, you'll apply these tools to analyze data, uncover insights, and enhance your visualizations.

This section focuses on creating impactful visualizations to uncover patterns and trends in your data. From heatmaps and scatter plots to treemaps and combination charts, you'll explore a variety of chart types tailored to different analytical needs.

This section introduces advanced visualization techniques to enhance data analysis and storytelling. You'll learn to create bullet graphs, stacked area charts, histograms, and box plots, enabling deeper insights into trends, distributions, and comparisons.